在matplotlib中,imshow方法用于绘制热图,基本用法如下
<mark>本文来源gaodaimacom搞#代%码@网-</mark> import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(123456789) data = np.random.rand(25).reshape(5, 5) plt.imshow(data)
输出结果如下
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值,然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色,就形成了热图。对于热图而言,通常我们还需要画出对应的图例,图例通过colorbar方法来实现,代码如下
plt.imshow(data) plt.colorbar()
输出结果如下
imshow方法常用的几个参数如下
1. cmap
cmap是colormap的简称,用于指定渐变色,默认的值为viridis, 在matplotlib中,内置了一系列的渐变色,用法如下
plt.imshow(data, cmap='Greens')
输出结果如下
完整的内置colormap的列表见如下链接
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html
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,用法如下
plt.imshow(data, aspect='auto')
输出结果如下
3. alpha
alpha参数用于指定透明度,用法如下
plt.imshow(data, alpha=0.8)
输出结果如下
4. origin
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), 用法如下
plt.imshow(data, origin='lower')
输出结果如下
5. vmin和vmax
vmin和vmax参数用于限定数值的范围,只将vmin和vmax之间的值进行映射,用法如下
plt.imshow(data, vmin=-0.8, vmax=0.8) plt.colorbar()
输出结果如下
6. interpolation
interprolation参数控制热图的显示形式,是一个较难理解的参数,同样的数据,不同取值对应的热图形式如下