如何使用Matplotlib Python中的’imshow’显示简单的二元分布？

Matplotlib是一种常用的Python包，用于数据可视化。可视化数据是关键的一步，因为它能够帮助我们理解数据中正在发生的情况，而不必查看数字或进行复杂的计算。它有助于有效地向观众传达定量的洞察力。Matplotlib用于使用数据创建二维图。它带有面向对象的API，有助于将图表嵌入到Python应用程序中。Matplotlib可与IPython shell，Jupyter笔记本电脑，Spyder IDE等一起使用。它是用Python编写的，使用的是Python中的数值Python包——Numpy。

可以使用以下命令在Windows上安装Python：

pip install matplotlib

Matplotlib的依赖项包括：

Python (大于或等于3.4版本)
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

当两个独立的随机变量同时出现时，双变量分布是某个事件发生的概率。’imshow’函数通常用于在Matplotlib中显示图像以及绘图。让我们了解一下如何使用Matplotlib绘制二元分布-

示例

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch

np.random.seed(9654241)

delta = 0.025
x = y = np.arange(-4.5, 4.5, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(- (X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2

fig, ax = plt.subplots()
plt.title('A bivariate distribution')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')

im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear',
origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3],
vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())
plt.show()

输出

解释

• 导入所需的包并为了方便使用定义别名。

• 使用“随机”库的“seed”函数创建数据。

• 使用“Numpy”库为两个不同的数据集创建数据。

• 使用“figure”函数创建一个空图形。

• 使用“subplot”函数在同一图形中创建2个单独的绘图。

• 使用“plot”函数绘制数据。

• 使用“set_xlabel”、“set_ylabel”和“set_title”函数为“X”轴、“Y”轴和标题提供标签。

• 使用“imshow”函数将图形分配给一个变量。

• 使用“show”函数在控制台上显示图形。