2D 배열 Matplotlib의 컬러 플롯
Suraj Joshi
2023년1월30일
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matplotlib.pyplot.imshow()메서드를 사용하여 Matplotlib에서 2D 배열 플로팅 -
matplotlib.pyplot.pcolormesh()메서드를 사용하여 Matplotlib에 2D 배열 플로팅
이 튜토리얼은 파이썬에서matplotlib.pyplot.imshow()및matplotlib.pyplot.pcolormesh()메서드를 사용하여 2D 배열의 컬러 플롯을 생성하는 방법을 설명합니다.
matplotlib.pyplot.imshow()메서드를 사용하여 Matplotlib에서 2D 배열 플로팅
matplotlib.pyplot.imshow() 메서드는 2D 배열을 입력으로 사용하고 주어진 배열을 다음과 같이 렌더링합니다. 래스터 이미지.
matplotlib.pyplot.imshow()구문
matplotlib.pyplot.imshow(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)
matplotlib.pyplot.imshow()예제
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.random.randint(256, size=(10, 10))
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(X)
plt.title("Plot 2D array")
plt.show()
출력:
10*10크기의numpy.random.randint()를 사용하여 생성 된 2D 배열을 플로팅합니다. 기본적으로 값은viridis 컬러 맵을 사용하여 매핑됩니다.
imshow()메서드에서cmap 매개 변수를 설정하여 컬러 맵을 변경할 수 있습니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.random.randint(256, size=(10, 10))
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(X, cmap="inferno")
plt.title("Plot 2D array")
plt.colorbar()
plt.show()
출력:
inferno컬러 맵으로 2D 배열 플롯을 표시합니다. 플롯의 오른쪽에 색상 막대가 표시되어 배열의 어떤 값이 어떤 색상에 매핑되는지 알려줍니다.
matplotlib.pyplot.pcolormesh()메서드를 사용하여 Matplotlib에 2D 배열 플로팅
matplotlib.pyplot.pcolormesh()함수는 Matplotlib에 의사 색상 플롯을 생성합니다. matplotlib.pyplot.pcolor()함수와 유사합니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.random.randint(256, size=(10, 10))
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pcolormesh(X, cmap="plasma")
plt.title("Plot 2D array")
plt.colorbar()
plt.show()
출력:
‘플라즈마’컬러 맵과 함께 10*10크기의numpy.random.randint()를 사용하여 생성 된 2D 배열을 플로팅합니다. 오른쪽의 색상 막대는 다양한 값 범위에 할당 된 색상을 나타냅니다.
작가: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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