Matplotlib imshow()函数的模糊效果如何消除

Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，该库提供了很多绘图工具，其中包括imshow()函数，可以轻松地将输入的二维数组或图像显示为图像。

然而，在Matplotlib中使用imshow()函数时，界面往往会出现一些模糊效果，这可能会影响输出结果的可读性。让我们来看看如何在Matplotlib中消除imshow()效果的模糊感。

1. 设置dpi

dpi是每英寸的像素数，它控制了输出图像的清晰度。一个常见的方法是将画布的dpi设置为较高的值，这应该能够赋予图像更好的分辨率。我们可以使用画布对象的set_dpi()函数来修改画布的dpi。

举个例子，我们可以使用以下代码将dpi设置为300，从而获得更好的图像质量：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.random.rand(8, 8) # 随机生成一个8x8的二维数组
fig = plt.figure(dpi=300) # 创建一个dpi为300的画布对象
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
img = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
plt.show()

这里，我们生成了一个随机的8×8二维数组，并使用dpi=300的fig对象进行显示，最终我们可以发现，图像的质量有了很大的提升。

2. 设置interpolation（插值）算法

除了dpi设置之外，使用正确的插值算法也可以消除imshow()效果中的模糊感。插值算法通过计算像素间的值来重构图像，因此，正确地选择插值算法可以使输出的图像质量更高。

举个例子，让我们使用Matplotlib的interpolation参数调用imshow()函数。这个参数控制了插值算法的方法，最常用的插值算法包括“nearest”、“bilinear”、“bicubic”等。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.random.rand(8, 8)
fig = plt.figure(dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
img = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bicubic')
plt.show()

这里，我们再次生成了一个随机的8×8二维数组，并将interpolation设置为“bicubic”。

我们可以发现，与前面的图像相比，图像上的模糊感已经有了所幸的改善。

此外，使用插值算法之前，一定要保证图像的分辨率足够高，这样才可以保证输出结果的质量。

3. 设置colorbar

在imshow()函数中，colorbar是一种可选的可控制颜色映射的图例，它们可以使输出结果更直观易懂。比较常见的情况是，当图像中的值跨越多个数量级时，运用double logarithmic scales的图例有较好的效果。

以下是一个生成double logarithmic scales的colormap的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.random.rand(8, 8) * 1000  # 随机生成一个8x8大小的二维数组，数值都从0-1000中随机生成
fig = plt.figure(dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
img = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.jet, interpolation='nearest')
fig.colorbar(img, shrink=0.5)
plt.show()