matplotlib.pyplot.matshow()函数

Matplotlib是Python中一个非常棒的二维数组绘图可视化库。Matplotlib是一个基于NumPy数组构建的多平台数据可视化库，用于更广泛的SciPy堆栈。它是由约翰·亨特在2002年推出的。

matplotlib.pyplot.matshow ()

matplotlib.pyplot.matshow()函数用于在新的图形窗口中将数组表示为矩阵。左上角被设置为原点，行(数组的第一个维度)以水平形式显示。图形窗口的长宽比根据数组进行设置，避免了较短、较窄的图形。x轴的Tick标签放置在顶部。

语法:matplotlib.pyplot.matshow(A, fignum=None，**kwargs)
参数:

A:它是一个类似数组的对象，表示矩阵。这是一个必需的参数。

fignum:它接受三个值，即“None”、“假”或一个整数值。如果将值设置为None，则会创建一个带有自动编号的图形新窗口。如果值是非零整数，则将其绘制到对应于给定数字的图形中，或者在给定数字不存在时创建该数字。如果’ 0 ‘被设置为该参数的值，那么它将使用当前轴，或者如果当前轴不存在，它将创建一个。

返回:返回一个Axesimage类的映像。
其他参数:它还接受用于显示图像的imshow参数。

示例1

import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np
 
# an array with linearly increasing values
array = np.diag(range(20))
 
plot.matshow(array)
 
plot.show()

输出:

matplotlib.pyplot.matshow()函数

示例2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
 
# randomly generated array
random_array = np.random.random((5, 5))
 
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(111)
 
# using the matshow() function
caxes = axes.matshow(random_array, interpolation ='nearest')
figure.colorbar(caxes)
 
axes.set_xticklabels(['']+alphabets)
axes.set_yticklabels(['']+alphabets)
 
plt.show()

输出:

matplotlib.pyplot.matshow()函数