Matplotlib是Python最著名的2D繪圖庫，該庫仿造Matlab提供了一整套相似的繪圖函數，用於繪圖和繪表，強大的數據可視化工具和做圖庫，適合交互式繪圖，圖形美觀。
imshow：熱圖（heatmap）是數據分析的常用方法，通過色差、亮度來展示數據的差異、易於理解。Python在Matplotlib庫中，調用imshow()函數實現熱圖繪制。
imshow 參數及其默認值
plt.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, *, data=None, **kwargs, ) 參數：X
-
圖像數據。支持的數組形狀是：
- （M，N） ：帶有標量數據的圖像。數據可視化使用色彩圖。
- （M，N，3） ：具有RGB值的圖像（float或uint8）。
- （M，N，4） ：具有RGBA值的圖像（float或uint8），即包括透明度。
前兩個維度（M，N）定義了行和列圖片，即圖片的高和寬；
RGB（A）值應該在浮點數[0, ..., 1]的范圍內,或者
整數[0, ... ,255]。超出范圍的值將被剪切為這些界限。
參數：cmap
- 將標量數據映射到色彩圖
- 顏色默認為：rc：
image.cmap。
參數：norm :~matplotlib.colors.Normalize
- 如果使用scalar data ，則Normalize會對其進行縮放[0,1]的數據值內。
- 默認情況下，數據范圍使用線性縮放映射到顏色條范圍。 RGB（A）數據忽略該參數。
參數：aspect
- {'equal'，'auto'}或float，可選
- 控制軸的縱橫比。該參數可能使圖像失真，即像素不是方形的。
- equal：確保寬高比為1,像素將為正方形。（除非像素大小明確地在數據中變為非正方形,坐標使用 extent ）。
- auto: 更改圖像寬高比以匹配軸的寬高比。通常，這將導致非方形像素。
參數：interpolation
- str
- 使用的插值方法
- 支持的值有：'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic','spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser',
'quadric', 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc','lanczos'. - 如果interpolation = 'none'，則不執行插值
參數：alpha
- alpha值，介於0（透明）和1（不透明）之間。RGBA輸入數據忽略此參數。
參數：vmin, vmax : scalar,
- 如果使用* norm 參數，則忽略 vmin ， vmax *。
- vmin,vmax與norm結合使用以標准化亮度數據。
參數：origin : {'upper', 'lower'}
- 將數組的[0,0]索引放在軸的左上角或左下角。
- 'upper'通常用於矩陣和圖像。
- 請注意，垂直軸向上指向“下”但向下指向“上”。
參數：extent：(left, right, bottom, top）
- 數據坐標中左下角和右上角的位置。 如果為“無”，則定位圖像使得像素中心落在基於零的（行，列）索引上。
導入包
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np 展示原圖
img=mpimg.imread('2019062107.png')
imgplot = plt.imshow(img)
效果
2019062108.png
處理1
plt.imshow(img[:,:,0], cmap="hot")
2019062109.png
處理 2
plt.imshow(img, interpolation="bicubic")
2019062110.png
原文：https://www.jianshu.com/p/694afb0db7d5