python imshow MAG圖顛倒（origin='lower'）

fig1,ax1 = plt.subplots(1,1)
#ax1.figure(figsize=(10,10))
#ax1.imshow(mag_average,cmap = 'hot',aspect='auto')
ax1.imshow(mag_average,cmap = 'rainbow',aspect='auto',origin='lower')
ax1.grid(True)
ax1.set_title(selectName)

https://www.cnblogs.com/ice-coder/p/12917053.html

 

定義軸並修改xticklabels,而不是軸本身.像這樣的東西：

fig,ax1 = plt.subplots(1,1)
data = np.random.randint(0,10))
ax1.imshow(data,interpolation='nearest')
ax1.set_xticklabels(['',30,40])

 

 

熱力圖是一種數據的圖形化表示，具體而言，就是將二維數組中的元素用顏色表示。熱力圖之所以非常有用，是因為它能夠從整體視角上展示數據，更確切的說是數值型數據。

使用imshow()函數可以非常容易地制作熱力圖。

1. 函數imshow()

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, **kwargs) 

主要用到的參數含義如下：

• X
  可以使類似數組的對象，或者是PIL類型圖像，其中，數組對象可選shape為：

  • (M, N)
    單純的二維數組，元素是標量數據，會通過colormap展示
  • (M, N, 3)
    RGB三通道圖像，元素值可以是0−10−1之間的float或者0−2550−255之間的int
  • (M, N, 4)
    RGBA圖像，多出來的一維屬性，比如是透明度，其元素值和3通道的一樣，可以是0−10−1之間的float或者0−2550−255之間的int

  ※ M代表rows，N代表colums

  ※ 超過元素限定范圍的元素值將被clipped

• cmap
str 或 matplotlib.colors.Colormap類型，用於將標量數據映射到顏色的Colormap實例或已注冊的Colormap名稱。

  ※ 只對二維數組有效，RGB(A)將自動忽略

• norm
  在使用cmap之前，用來將二維數組數據歸一化到[0,1][0,1]，默認是線性的，最小值對應00，最大值對應11。

  這要注意，不然每次畫圖最大最小值不一樣，色彩不好比較。

• interpolation
  插值方法，默認'nearest'，可以支持的方法有：

  • 'none'
  • 'nearest'
  • 'bilinear'
  • 'bicubic'
  • 'spline16'
  • 'spline36'
  • 'hanning'
  • 'hamming'
  • 'hermite'
  • 'kaiser'
  • 'quadric'
  • 'catrom'
  • 'gaussian'
  • 'bessel'
  • 'mitchell'
  • 'sinc'
  • 'lanczos'

• alpha
  透明度，00表示透明，11表示不透明

• vmin, vmax
  當輸入的時二維數組標量數據並且沒有明確的norm時，vmin和vmax定義colormap覆蓋的數據范圍，默認情況下，colormap覆蓋所提供的值的完整范圍數據

  當norm給定時，這兩個參數無效

• origin
  坐標軸的樣式，可選值為upper和lower，其對應坐標系樣式如下圖

  

  ※ M代表rows，N代表colums