matplotlib.axes.Axes.imshow #

축. imshow ( X , cmap = 없음 , norm = 없음 , * , aspect = 없음 , interpolation = 없음 , alpha = 없음 , vmin = 없음 , vmax = 없음 , 원점 = 없음 , 범위 = 없음 , interpolation_stage = 없음 , filternorm = True ,filterrad = 4.0 , resample = 없음 , url = 없음 , 데이터 = 없음 , ** kwargs ) [출처] #

데이터를 이미지로, 즉 2D 일반 래스터에 표시합니다.

입력은 실제 RGB(A) 데이터이거나 유사 색상 이미지로 렌더링되는 2D 스칼라 데이터일 수 있습니다. 회색조 이미지를 표시하려면 매개변수를 사용하여 색상 매핑을 설정합니다 .cmap='gray', vmin=0, vmax=255

이미지를 렌더링하는 데 사용되는 픽셀 수는 그림의 축 크기와 dpi 로 설정됩니다. 표시된 이미지 크기가 일반적으로 X 의 크기와 일치하지 않기 때문에 이미지를 리샘플링할 때 앨리어싱 아티팩트가 발생할 수 있습니다 ( 이미지 앤티앨리어싱 참조 ). 리샘플링은 보간 매개변수 및/또는 rcParams["image.interpolation"](기본값: ) 을 통해 제어할 수 있습니다 'antialiased'.

매개변수 :
X 배열 유사 또는 PIL 이미지

이미지 데이터입니다. 지원되는 배열 모양은 다음과 같습니다.

  • (M, N): 스칼라 데이터가 있는 이미지. 값은 정규화 및 컬러맵을 사용하여 색상에 매핑됩니다. 매개변수 norm , cmap , vmin , vmax 를 참조하십시오 .

  • (M, N, 3): RGB 값(0-1 float 또는 0-255 int)이 있는 이미지.

  • (M, N, 4): RGBA 값(0-1 float 또는 0-255 int)이 있는 이미지, 즉 투명도 포함.

처음 두 차원(M, N)은 이미지의 행과 열을 정의합니다.

범위를 벗어난 RGB(A) 값은 잘립니다.

cmap str 또는 Colormap, 기본값: rcParams["image.cmap"](기본값: 'viridis')

스칼라 데이터를 색상에 매핑하는 데 사용되는 Colormap 인스턴스 또는 등록된 컬러맵 이름입니다.

X 가 RGB(A)인 경우 이 매개변수는 무시됩니다 .

norm str 또는 Normalize, 선택 사항

cmap 을 사용하여 색상에 매핑하기 전에 스칼라 데이터를 [0, 1] 범위로 조정하는 데 사용되는 정규화 방법 입니다. 기본적으로 선형 스케일링이 사용되어 가장 낮은 값을 0으로, 가장 높은 값을 1로 매핑합니다.

주어진 경우 다음 중 하나일 수 있습니다.

  • 서브클래스 의 인스턴스 Normalize또는 그 중 하나입니다( 컬러맵 정규화 참조 ).

  • 척도 이름, 즉 "linear", "log", "symlog", "logit" 등 중 하나. 사용 가능한 척도 목록을 보려면 matplotlib.scale.get_scale_names(). 이 경우 적절한 Normalize하위 클래스가 동적으로 생성되고 인스턴스화됩니다.

X 가 RGB(A)인 경우 이 매개변수는 무시됩니다 .

vmin, vmax float, 옵션

스칼라 데이터를 사용하고 명시적 norm 을 사용하지 않는 경우 vminvmax 는 컬러 맵이 다루는 데이터 범위를 정의합니다. 기본적으로 컬러맵은 제공된 데이터의 전체 값 범위를 포함합니다. norm 인스턴스가 주어졌을 때 vmin / vmax를 사용하는 것은 오류입니다(단, vmin / vmax 함께 norm 이름 사용 하는 것은 허용됨).str

X 가 RGB(A)인 경우 이 매개변수는 무시됩니다 .

aspect {'equal', 'auto'} 또는 float, 기본값: rcParams["image.aspect"](기본값: 'equal')

축의 종횡비입니다. 이 매개변수는 데이터 픽셀이 정사각형인지 여부를 결정하므로 이미지와 특히 관련이 있습니다.

이 매개변수는 를 명시적으로 호출하기 위한 바로 가기입니다 Axes.set_aspect. 자세한 내용은 거기를 참조하십시오.

  • 'equal': 종횡비 1을 보장합니다. 픽셀은 정사각형이 됩니다( extent 를 사용하여 데이터 좌표에서 픽셀 크기가 명시적으로 정사각형이 아닌 경우 ).

  • '자동': 축이 고정된 상태로 유지되고 데이터가 축에 맞도록 종횡비가 조정됩니다. 일반적으로 이렇게 하면 정사각형이 아닌 픽셀이 생성됩니다.

보간 str, 기본값: rcParams["image.interpolation"](기본값: 'antialiased')

사용된 보간 방법입니다.

지원되는 값은 'none', 'antialiased', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric'입니다. , 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos', 'blackman'.

보간 이 'none' 이면 Agg, ps, pdf 및 svg 백엔드에서 보간이 수행되지 않습니다. 다른 백엔드는 '가장 가까운'으로 돌아갑니다. 대부분의 SVG 렌더러는 렌더링 시 보간을 수행하며 이들이 구현하는 기본 보간 방법은 다를 수 있습니다.

보간 이 기본 '안티앨리어싱'인 경우 이미지가 3배 이상 업샘플링되면 '가장 가까운' 보간이 사용됩니다(즉, 디스플레이 픽셀 수가 데이터 배열 크기의 최소 3배임). 업샘플링 속도가 3보다 작거나 이미지가 다운샘플링되면 이미지가 정확히 2배 또는 1배로 업샘플링되지 않는 한 '해닝' 보간법이 앤티앨리어싱 필터 역할을 하는 데 사용됩니다.

지원되는 보간 방법에 대한 개요는 imshow에 대한 보간을 참조 하고 이미지 앤티앨리어싱 에 대한 설명은 이미지 앤티앨리어싱을 참조하십시오.

일부 보간 방법에는 filterrad 로 설정할 수 있는 추가 반지름 매개변수가 필요합니다 . 또한 안티그레인 이미지 크기 조정 필터는 filternorm 매개변수로 제어됩니다 .

interpolation_stage {'데이터', 'rgba'}, 기본값: '데이터'

'데이터'인 경우 사용자가 제공한 데이터에 보간이 수행됩니다. 'rgba'인 경우 색상 매핑이 적용된 후 보간이 수행됩니다(시각적 보간).

알파 플로트 또는 배열 유사, 선택 사항

0(투명)과 1(불투명) 사이의 알파 블렌딩 값입니다. 알파 가 배열 이면 알파 블렌딩 값이 픽셀 단위로 적용되며 알파 는 X 와 모양이 같아야 합니다 .

원산지 {'upper', 'lower'}, 기본값: rcParams["image.origin"](기본값: 'upper')

Axes의 왼쪽 위 또는 왼쪽 아래 모서리에 배열의 [0, 0] 인덱스를 배치합니다. 규칙(기본값) 'upper'는 일반적으로 행렬과 이미지에 사용됩니다.

세로축은 '하위'의 경우 위쪽을 가리키고 '위'의 경우 아래쪽을 가리킵니다.

예제와 자세한 설명 은 imshow 튜토리얼의 출처와 범위를 참조하십시오 .

범위 부동(왼쪽, 오른쪽, 아래쪽, 위쪽), 선택 사항

이미지가 채울 데이터 좌표의 경계 상자입니다. 이미지는 상자를 채우기 위해 x와 y를 따라 개별적으로 늘어납니다.

기본 범위는 다음 조건에 따라 결정됩니다. 픽셀은 데이터 좌표에서 단위 크기를 가집니다. 중심은 정수 좌표에 있으며 중심 좌표의 범위는 가로 방향으로 0에서 열-1까지, 세로 방향으로 0에서 행-1까지입니다.

세로축의 방향과 top 및 bottom의 기본값은 origin 에 따라 달라집니다 .

  • 기본값은 입니다 .origin == 'upper'(-0.5, numcols-0.5, numrows-0.5, -0.5)

  • 기본값은 입니다 .origin == 'lower'(-0.5, numcols-0.5, -0.5, numrows-0.5)

예제와 자세한 설명 은 imshow 튜토리얼의 출처와 범위를 참조하십시오 .

filternorm 부울, 기본값: 참

Antigrain 이미지 크기 조정 필터의 매개변수입니다(antigrain 문서 참조). filternorm 이 설정된 경우 필터는 정수 값을 정규화하고 반올림 오류를 수정합니다. 소스 부동 소수점 값으로 아무 작업도 수행하지 않고 1.0 규칙에 따라 정수만 수정합니다. 즉, 픽셀 가중치의 합은 1.0과 같아야 합니다. 따라서 필터 함수는 적절한 모양의 그래프를 생성해야 합니다.

filterrad float > 0, 기본값: 4.0

반지름 매개변수가 있는 필터의 필터 반지름, 즉 보간이 'sinc', 'lanczos' 또는 'blackman' 중 하나인 경우.

리샘플 부울, 기본값: rcParams["image.resample"](기본값: True)

True 인 경우 전체 리샘플링 방법을 사용합니다 . False 인 경우 출력 이미지 가 입력 이미지보다 클 때만 리샘플링합니다.

URL 문자열, 선택사항

생성된 url을 설정합니다 AxesImage. 참조하십시오 Artist.set_url.

반환 :
AxesImage
기타 매개변수 :
데이터 인덱싱 가능 개체, 선택 사항

주어진 경우, 모든 매개변수는 문자열도 허용하며 , 이는 (예외가 발생하지 않는 한 s) 로 해석됩니다 .data[s]

**kwargs Artist속성

이 매개변수는 AxesImage아티스트의 생성자에게 전달됩니다.

또한보십시오

matshow

행렬이나 배열을 이미지로 플로팅합니다.

메모

범위 를 사용 하지 않는 한 픽셀 중심은 정수 좌표에 위치합니다. 즉, 원점은 픽셀의 중심(0, 0)과 일치합니다.

알파 채널이 있는 RGB 이미지에는 두 가지 일반적인 표현이 있습니다.

  • 직선(연결되지 않은) 알파: R, G 및 B 채널은 불투명도를 무시하고 픽셀의 색상을 나타냅니다.

  • 미리 곱해진(연관된) 알파: R, G 및 B 채널은 곱셈을 통해 불투명도가 조정된 픽셀의 색상을 나타냅니다.

imshow직선(연결되지 않은) 알파 표현을 채택하는 RGB 이미지를 기대합니다.

# 을 사용하는 예matplotlib.axes.Axes.imshow

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