matplotlib.axes.Axes.imshow

Axes.imshow(self, X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs) [source]

Отображение данных как изображения, т.е. на 2D регулярной растровой сетке.

Входные данные могут быть фактическими данными RGB(A) или 2D скалярными данными, которые будут отображаться как изображение с псевдоцветами. Для отображения изображения в оттенках серого настройте отображение цветов с помощью параметров cmap='gray', vmin=0, vmax=255.

Количество пикселей, используемых для рендеринга изображения, определяется размером осей и разрешением (dpi) фигуры. Это может привести к артефактам алиасинга при повторной выборке изображения, так как размер отображаемого изображения, как правило, не соответствует размеру X (см. Проблема алиасинга изображения). Повторную выборку можно контролировать с помощью параметра interpolation и/или rcParams["image.interpolation"] (по умолчанию: 'antialiased').

Параметры:	`Xarray-like or PIL image` Данные изображения. Поддерживаемые формы массивов: (M, N): изображение со скалярными данными. Значения отображаются в цвета с помощью нормализации и цветовой карты. См. параметры norm, cmap, vmin, vmax. (M, N, 3): изображение с RGB-значениями (плавающие числа 0-1 или целые числа 0-255). (M, N, 4): изображение с RGBA-значениями (плавающие числа 0-1 или целые числа 0-255), включая прозрачность. Первые два измерения (M, N) определяют строки и столбцы изображения. Значения RGB(A) вне диапазона обрезаются. `cmapstr or Colormap, default: rcParams["image.cmap"] (default: 'viridis')` Экземпляр цветовой карты или зарегистрированное имя цветовой карты, используемое для сопоставления скалярных данных с цветами. Этот параметр игнорируется для данных RGB(A). `normNormalize, optional` Экземпляр `Normalize`, используемый для масштабирования скалярных данных в диапазон [0, 1] перед сопоставлением с цветами с помощью cmap. По умолчанию используется линейное масштабирование, сопоставляющее минимальное значение с 0, а максимальное — с 1. Этот параметр игнорируется для данных RGB(A). `aspect{'equal', 'auto'} or float, default: rcParams["image.aspect"] (default: 'equal')` Соотношение сторон осей. Этот параметр особенно важен для изображений, так как он определяет, являются ли пиксели данных квадратными. Этот параметр является сокращением для явного вызова `Axes.set_aspect`. См. там дополнительные подробности. 'equal': Обеспечивает соотношение сторон 1. Пиксели будут квадратными (если размеры пикселей явно не сделаны неквадратными в координатах данных с помощью extent). 'auto': Ось остается неизменной, а соотношение сторон корректируется таким образом, чтобы данные поместились в ось. В общем случае это приведет к неквадратным пикселям. `interpolationstr, default: rcParams["image.interpolation"] (default: 'antialiased')` Метод интерполяции, используемый. Поддерживаемые значения: 'none', 'antialiased', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric', 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos'. Если interpolation — 'none', интерполяция не выполняется для бэкэндов Agg, ps, pdf и svg. Другие бэкэнды будут использовать 'nearest'. Обратите внимание, что большинство рендереров SVG выполняют интерполяцию при рендеринге, и метод интерполяции по умолчанию, который они реализуют, может отличаться. Если interpolation — по умолчанию 'antialiased', то используется интерполяция 'nearest', если изображение увеличено более чем в три раза (т.е. количество пикселей отображения по крайней мере в три раза больше размера массива данных). Если коэффициент увеличения меньше 3 или изображение уменьшается, то используется интерполяция 'hanning' для выполнения функции по борьбе с алиасингом, если изображение не увеличивается ровно в два или один раз. См. Методы интерполяции для imshow для обзора поддерживаемых методов интерполяции и Алиасинг изображений для обсуждения борьбы с алиасингом изображений. Некоторые методы интерполяции требуют дополнительного параметра радиуса, который можно установить с помощью filterrad. Кроме того, фильтр изменения размера изображения antigrain контролируется параметром filternorm. `alphafloat or array-like, optional` Значение альфа-смешивания от 0 (прозрачный) до 1 (непрозрачный). Если alpha — массив, значения альфа-смешивания применяются по пикселям, и alpha должен иметь ту же форму, что и X. `vmin, vmaxfloat, optional` При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, который покрывает цветовая карта. По умолчанию цветовая карта покрывает весь диапазон значений предоставленных данных. Использование vmin/vmax устарело, когда задан norm. `origin{'upper', 'lower'}, default: rcParams["image.origin"] (default: 'upper')` Разместить индекс [0, 0] массива в верхнем левом или нижнем левом углу осей. Конвенция (по умолчанию) 'верхний' обычно используется для матриц и изображений. Обратите внимание, что вертикальная ось направлена вверх для 'нижний', но вниз для 'верхний'. См. учебник origin и extent в imshow для примеров и более подробного описания. `extentfloats (left, right, bottom, top), optional` Прямоугольник в координатах данных, который заполнит изображение. Изображение растягивается индивидуально по осям x и y для заполнения области. По умолчанию extent определяется следующими условиями. Пиксели имеют единичный размер в координатах данных. Их центры находятся в целых координатах, и их координаты центра изменяются от 0 до columns-1 по горизонтали и от 0 до rows-1 по вертикали. Обратите внимание, что направление вертикальной оси, а также значения по умолчанию для верхней и нижней границы зависят от origin: Для `origin == 'upper'` значение по умолчанию — `(-0.5, numcols-0.5, numrows-0.5, -0.5)`. Для `origin == 'lower'` значение по умолчанию — `(-0.5, numcols-0.5, -0.5, numrows-0.5)`. См. учебник origin и extent в imshow для примеров и более подробного описания. `filternormbool, default: True` Параметр для фильтра изменения размера изображения antigrain (см. документацию antigrain). Если filternorm задан, фильтр нормализует целочисленные значения и исправляет ошибки округления. Он ничего не делает со значениями исходных чисел с плавающей точкой, он исправляет только целые числа в соответствии с правилом 1.0, что означает, что любая сумма весов пикселей должна быть равна 1.0. Таким образом, функция фильтра должна создавать график правильной формы. `filterradfloat > 0, default: 4.0` Радиус фильтра для фильтров, которые имеют параметр радиуса, т.е. когда интерполяция является одной из: 'sinc', 'lanczos' или 'blackman'. `resamplebool, default: rcParams["image.resample"] (default: True)` Если True, используется полный метод повторной выборки. Если False, повторная выборка выполняется только при необходимости, если выходное изображение больше входного изображения. `urlstr, optional` Устанавливает URL созданного `AxesImage`. См. `Artist.set_url`.
Возвращаемое значение:	`AxesImage`
Другие параметры:	`**kwargsArtist properties` Эти параметры передаются в конструктор объекта `AxesImage` artist.

См. также

matshow: Отображение матрицы или массива как изображения.

Примечания

Если не используется extent, центры пикселей будут расположены в целых координатах. Другими словами: начало координат будет совпадать с центром пикселя (0, 0).

Существует два распространенных представления RGB-изображений с альфа-каналом:

Прямой (не связанный) альфа: каналы R, G и B представляют цвет пикселя, не учитывая его непрозрачность.
Преумноженный (связанный) альфа: каналы R, G и B представляют цвет пикселя, скорректированный на его непрозрачность путем умножения.

imshow ожидает RGB-изображения, использующие прямое (не связанное) представление альфа-канала.

Примечание

В дополнение к вышеописанным аргументам, эта функция может принимать ключевой аргумент data. Если такой аргумент data задан, все остальные аргументы также могут быть строками s, которые интерпретируются как data[s] (если это не вызывает исключения).

Объекты, переданные как data, должны поддерживать доступ к элементам (data[s] ) и проверку на принадлежность (s in data).