matplotlib教程05--- *** 作图像

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  • 生成图像

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使用matplotlib可以绘制出漂亮的图形。

在matplotlib中读取、生成和打印图像都非常简单。

保存图像

导入matplotlib

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

将图形保存到磁盘非常简单，只需要调用savefig()函数，并传递图形保存的名称即可。可用的图形格式取决于使用的图形后端。

plt.plot(x, x**2)
plt.savefig('my_square_function.png', transparent=True)

读取图像

只需要导入matplotlib.image模块，并调用imread()函数，并将文件名作为参数进行传递，图像数据会以numpy数组的形式返回。现在读取一下之前保存的平方函数。

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread('my_square_function.png')
print(img.shape, img.dtype)

(288, 432, 4) float32

上面的结果显示加载的图像是一个288×432的，每个像素由一个四元素数组表示：红色、绿色、蓝色和alpha，存储为0到1之间的32位浮点数。现在调用imshow()函数。

plt.imshow(img)
plt.show()

显示图像时，隐藏坐标轴显示会更好一些。

plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

生成图像

生成一个图像也很容易。

import numpy as np
img = np.arange(100*100).reshape(100, 100)
print(img)
plt.imshow(img)
plt.show()

[[   0    1    2 ...   97   98   99]
 [ 100  101  102 ...  197  198  199]
 [ 200  201  202 ...  297  298  299]
 ...
 [9700 9701 9702 ... 9797 9798 9799]
 [9800 9801 9802 ... 9897 9898 9899]
 [9900 9901 9902 ... 9997 9998 9999]]

由于没有提供RGB级别，imshow()函数会自动将值映射到颜色渐变，默认情况下，颜色渐变从蓝色（低值）变为红色（高值），但可以选择其他颜色。

plt.imshow(img, cmap='hot')
plt.show()

也可以直接生成一个RGB图像。

img = np.empty((20, 30, 3))
img[:, :10] = [0, 0, 0.6]
img[:, 10:20] = [1, 1, 1]
img[:, 20:] = [0.6, 0, 0]
plt.imshow(img)
plt.show()

由于img数组非常小（20×30），当imshow()函数显示时，会将图像增大到figure的大小。拉伸原始图像，在原始像素之间会留下空白。默认情况下，imshow()函数会使用最近的非空白像素的颜色为每个空白像素着色。这样会产生像素化的图像。还可以使用不同的插值方法，如双线性插值来填补空白像素，但这会导致边缘模糊，可能在某些情况下会更好。

plt.imshow(img, interpolation='bilinear')
plt.show()