Matplotlib imshow函数

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，提供了繁多的绘图函数。其中，imshow函数可以用来展示图像数据，也可以用来展示二维数

imshow函数的基本用法

imshow函数可以用来展示二维数组数据，给出一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建2维数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 展示数据
plt.imshow(data, cmap='winter')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代码首先导入了matplotlib.pyplot和numpy模块（需要先安装这两个模块），然后创建了一个10×10的二维数组，并使用imshow展示了这个数组。

imshow的基本用法如下：

plt.imshow(data, cmap=None, vmin=None, vmax=None, interpolation=None, aspect=None, origin=None, extent=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=None, url=None, *, alpha=None, norm=None)

其中data是一个二维数组，cmap是指定colormap颜色映射，vmin和vmax是数据的值域范围，interpolation是插值方式，aspect是宽高比例，origin是图像坐标起点位置。

不同的colormap

colormap（颜色映射）有很多种，各种不同的colormap可以为探索数据提供不同的暗示。Matplotlib库内置了很多种colormap。下面展示几种colormap的效果。

autumn

img_array = np.arange(10000).reshape((100, 100))
plt.imshow(img_array, cmap='autumn')
plt.colorbar()
plt.show()

bone

img_array = np.arange(10000).reshape((100, 100))
plt.imshow(img_array, cmap='bone')
plt.colorbar()
plt.show()

cool

img_array = np.arange(10000).reshape((100, 100))
plt.imshow(img_array, cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.show()

将图像保存成文件

Matplotlib可以将生成的图像保存成多种格式的文件，包括png、pdf、svg和eps等格式。下面是将一幅图像保存成png文件的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图像数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 展示图像并保存
fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.imshow(data, cmap='summer')
plt.colorbar()
plt.savefig('example.png')
plt.show()

这个例子先创建了一个10×10的随机数组data，然后使用imshow展示了它，最后将生成的图像保存成一个png格式的文件。

注意，保存图像的命令savefig必须在show之前执行，否则将只保存一个空图像。如果需要更改生成图像的大小，可以使用figure函数，比如figsize=(6, 4)可以生成一个宽6英寸、高4英寸的图像。