概述

Matplotlib中的imshow函数用于绘制热图。(热图：时数据分析常用的方法。通过色差、亮度来展示数据的差异，容易理解)

用法

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, data=None, **kwargs)

1.cmap：cmap是colormap的简称，用于指定渐变色，默认的值为viridis。
2.aspect：aspect用于指定热图的单元格的大小，默认值为equal,此时单元格用于是一个方块，当设置为auto时，会根据画布的大小动态调整单元格的大小。
3.alpha：alpha参数用于指定透明度。
4.orign：orign参数指定绘制热图时的方向，默认值为upper此时热图的右上角为(0, 0), 当设置为lower时，热图的左下角为(0,0)。
5.vmin和vmax：用于限定数值的范围，只将vmin和vmax之间的值进行映射。
6.interpolation：参数控制热图的显示形式。
7.extent：extent参数指定热图x轴和y轴的极值。大多数的情况下，我们都不需要自己来手动指定extent参数的值。在绘制热图时，还可以结合xlim和ylim参数，来为热图的周围增加空隙。

代码演式

import matplotlib.pyplot as pltX = [[1,3], [2,4], [3,5]]
plt.imshow(X)
plt.colorbar()
plt.show()

plt.colorbar(cax=None,ax=None,shrink=0.5)可设置Bar为一半长度。

import matplotlib.pyplot as pltX = [[1,3], [2,4], [3,5]]
plt.imshow(X)
plt.colorbar(cax=None, ax=None, shrink=0.5)
plt.show()

综合使用

import matplotlib.pyplot as plt X = [[1,3], [2,4]]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(221) # 前面两个数字是表示所绘制平面的矩形格式，下面绘制的是2x2的矩形图
ax.imshow(X)ax = fig.add_subplot(222)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.gray) # 设置颜色
plt.colorbar(im, cax=None, ax=None,shrink=0.5)ax = fig.add_subplot(223)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.spring)
plt.colorbar(im, cax=None, ax=None, shrink=0.5)ax = fig.add_subplot(224)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.summer)
plt.colorbar(im, cax=None, ax=None, shrink=0.5)plt.show()

希望这篇文章对大家的学习有所帮助！

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