Matplotlib.pyplot.matshow()用 Python

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Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。 Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈协同工作。它是由约翰·亨特在 2002 年推出的。

matplotlib.pyplot.matshow（）

matplotlib.pyplot.matshow()函数用于在新的图形窗口中将数组表示为矩阵。左上角被设置为原点，行(数组的第一维)以水平形式显示。图形窗口的长宽比是根据数组设置的，以避免图形过短过窄。x 轴刻度标签位于顶部。

语法: matplotlib.pyplot.matshow(A，fignum=None，kwargs) 参数:**

1. A: :是表示矩阵的类似数组的对象。这是必需的参数。
2. fignum: 它接受三个值，即“无”、“假”或一个整数值。如果该值设置为“无”，将创建一个自动编号的新图形窗口。如果该值是非零整数，那么它将被绘制到相应于给定数字的图形中，或者如果它不存在，则创建它。如果“0”被设置为该参数的值，则它使用当前轴，如果不存在，则创建一个轴。

返回:返回 Axesimage 类的图像。 其他参数:它也接受 imshow 显示图像的说法。

例 1:

蟒蛇 3

import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

# an array with linearly increasing values
array = np.diag(range(20))

plot.matshow(array)

plot.show()

输出:

例 2:

蟒蛇 3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# randomly generated array
random_array = np.random.random((5, 5))

figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(111)

# using the matshow() function
caxes = axes.matshow(random_array, interpolation ='nearest')
figure.colorbar(caxes)

axes.set_xticklabels(['']+alphabets)
axes.set_yticklabels(['']+alphabets)

plt.show()

输出:

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