形象

matplotlib.image¶

图像模块支持基本的图像加载、重新缩放和显示操作。

class matplotlib.image.AxesImage(ax, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, extent=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False, **kwargs)[源代码]¶

基类：matplotlib.image._ImageBase

插值和CMAP默认为其RC设置

CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例以将亮度映射到0-1

范围是数据轴（左、右、下、上），用于将图像绘图注册到数据绘图中。默认设置是使用基于零的行和列索引标记像素中心。

其他Kwarg是Matplotlib.Artist属性

get_cursor_data(event)[源代码]¶

获取给定事件的光标数据

get_extent()[源代码]¶

获取图像范围：左、右、下、上

get_window_extent(renderer=None)[源代码]¶

获取显示空间中的轴边界框。子类应覆盖以包含在边界框“紧密”计算中。默认值是返回0、0处的空边界框。

使用此函数时要小心，如果艺术家窗口的范围发生更改，结果将不会更新。范围可能因变换堆栈中的任何更改而更改，例如更改轴限制、图形大小或使用的画布（如保存图形时所做）。这可能会导致意想不到的行为，在屏幕上交互式图形看起来很好，但保存不正确。

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)[源代码]¶

set_extent(extent)[源代码]¶

范围是用于绘制图像绘图的数据轴（左、右、下、上）

这将更新ax.datalim，如果自动缩放，则将viewlim设置为与图像紧密匹配，而不考虑datalim。自动缩放状态未更改，因此使用ax.autoscale_视图执行此操作后，将根据datalim重新进行自动缩放。

class matplotlib.image.BboxImage(bbox, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False, interp_at_native=True, **kwargs)[源代码]¶

基类：matplotlib.image._ImageBase

其大小由给定bbox确定的图像类。

CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例以将亮度映射到0-1

interp_at_native是一个标志，用于确定当图像以其本机分辨率显示时，是否仍应应用插值。这种方法的一个常见使用案例是，为了注释目的显示图像时；它的处理方式与Photoshop类似（仅当以非本机分辨率显示图像时才使用插值）。

Kwargs是艺术家关键字args的可选列表

contains(mouseevent)[源代码]¶

测试鼠标事件是否发生在图像中。

get_transform()[源代码]¶

返回 Transform 此艺术家使用的实例。

get_window_extent(renderer=None)[源代码]¶

获取显示空间中的轴边界框。子类应覆盖以包含在边界框“紧密”计算中。默认值是返回0、0处的空边界框。

使用此函数时要小心，如果艺术家窗口的范围发生更改，结果将不会更新。范围可能因变换堆栈中的任何更改而更改，例如更改轴限制、图形大小或使用的画布（如保存图形时所做）。这可能会导致意想不到的行为，在屏幕上交互式图形看起来很好，但保存不正确。

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)[源代码]¶

class matplotlib.image.FigureImage(fig, cmap=None, norm=None, offsetx=0, offsety=0, origin=None, **kwargs)[源代码]¶

基类：matplotlib.image._ImageBase

CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例以将亮度映射到0-1

Kwargs是艺术家关键字args的可选列表

get_extent()[源代码]¶

获取图像范围：左、右、下、上

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)[源代码]¶

set_data(A)[源代码]¶

设置图像数组。

zorder = 0¶

class matplotlib.image.NonUniformImage(ax, *, interpolation='nearest', **kwargs)[源代码]¶

基类：matplotlib.image.AxesImage

Kwarg与Axesimage的Kwarg相同，只是“最近”和“双线性”是唯一受支持的“插值”选项。

get_extent()[源代码]¶

获取图像范围：左、右、下、上

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)[源代码]¶

set_array(*args)[源代码]¶

保留为向后兼容-使用set_data代替。

参数:	A : 类数组

set_cmap(cmap)[源代码]¶

为亮度数据设置颜色映射

参数:	cmap : 颜色映射或注册的颜色映射名称

set_data(x, y, A)[源代码]¶

为像素中心和像素值设置网格。

x 和 y 是长度n和m的单调一维Ndarrays，

分别指定像素中心

A 是（m，n）ndarray或屏蔽的值数组

颜色映射，或A（m，n，3）RGB数组，或A（m，n，4）RGBA数组。

set_filternorm(s)[源代码]¶

设置调整大小过滤器是否规范化权重。

查看帮助 imshow .

参数:	滤波器范数 : 布尔

set_filterrad(s)[源代码]¶

设置只适用于某些插值方案的调整大小过滤器半径--有关imshow，请参阅帮助

参数:	菲尔特拉德 : 正浮标

set_interpolation(s)[源代码]¶

参数:	s : 没有 “最近”、“双线性”或 None .

set_norm(norm)[源代码]¶

设置规范化实例。

参数:	norm ： Normalize : 归一化

class matplotlib.image.PcolorImage(ax, x=None, y=None, A=None, cmap=None, norm=None, **kwargs)[源代码]¶

基类：matplotlib.image.AxesImage

使用不规则的矩形网格绘制PColor样式的绘图。

它使用原始不规则图像代码的变体，并由pcolorfast用于对应的网格类型。

CMAP默认为其RC设置

CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例以将亮度映射到0-1

其他Kwarg是Matplotlib.Artist属性

get_cursor_data(event)[源代码]¶

获取给定事件的光标数据

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)[源代码]¶

set_array(*args)[源代码]¶

保留为向后兼容-使用set_data代替。

参数:	A : 类数组

set_data(x, y, A)[源代码]¶

设置矩形边界的网格和数据值。

x 和 y 是长度n+1和m+1的单调一维Ndarrays，

分别指定矩形边界。如果没有，它们将分别创建为从0到n和0到m的均匀数组。

A 是（m，n）ndarray或屏蔽的值数组

颜色映射，或A（m，n，3）RGB数组，或A（m，n，4）RGBA数组。

matplotlib.image.composite_images(images, renderer, magnification=1.0)[源代码]¶

将多个rgba图像合成一个。这些图像按它们在 images 名单。

参数:	图像 : 图像列表 每个都必须有一个 make_image 方法。对于每个图像， can_composite 应该返回 True 尽管此函数不强制执行。每个图像必须有一个纯仿射变换，没有剪切。 渲染器 : renderBase实例 放大倍率 : 浮动 要应用于正在使用的渲染器的附加放大倍数。
返回:	元组 : 图像，偏移量x，偏移量y 返回元组： 图像：与输入图像类型相同的numpy数组。 offset_x，offset_y：输出图形中图像（左，下）的偏移量。

matplotlib.image.imread(fname, format=None)[源代码]¶

将文件中的图像读取到数组中。

参数:	文件名 : str或类似文件 要读取的图像文件。这可以是以读二进制模式打开的文件名、URL或类似于python文件的对象。 format : 可选的STR 用于读取数据的图像文件格式。如果没有给出，则从文件名中推断格式。如果无法推导出任何结果，则尝试使用png。
返回:	意象意象 : numpy.array : numpy.array 图像数据。返回的数组具有形状 （m，n）用于灰度图像。 （m，n，3）对于RGB图像。 （m，n，4）对于rgba图像。

笔记

Matplotlib只能本机读取PNG。通过对枕头的可选依赖性支持进一步的图像格式。注意，URL字符串与枕头不兼容。检查 Pillow documentation 更多信息。

matplotlib.image.imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None, dpi=100)[源代码]¶

将数组另存为图像文件。

可用的输出格式取决于所使用的后端。

参数:

文件名 : str或类似文件 要存储图像的文件名或类似于python文件的对象。从文件扩展名推断出必要的输出格式，但可以使用 格式 . arr : 类数组 图像数据。形状可以是MXN（亮度）、MXNX3（RGB）或MXNX4（RGBA）之一。 VMN，Vmax : 标量，可选 vmin 和 vmax 通过将映射到颜色映射颜色限制的值固定，设置图像的颜色缩放。如果任一 vmin 或 vmax 为“无”，该限制由 arr 最小/最大值。 cmap STR或 Colormap 可选 : str或colormap，可选 颜色映射实例或注册的颜色映射名称。颜色映射将标量数据映射到颜色。对于RGB（A）数据，它被忽略。默认为 rcParams["image.cmap"] （ViRIDIS）。 format : 可选的STR 文件格式，例如“png”、“pdf”、“svg”、…。如果未给出，则从文件扩展名中推断格式。 文件名 . 见 Figure.savefig 有关详细信息。 origin : 'upper'、'lower'，可选 指示是否 (0, 0) 数组的索引位于轴的左上角或左下角。默认为 rcParams["image.origin"] （上）。 dpi : 利息 要存储在文件元数据中的DPI。这不会影响输出图像的分辨率。

matplotlib.image.pil_to_array(pilImage)[源代码]¶

加载A PIL image 并将其作为numpy数组返回。

返回:	numpy.array 数组形状取决于图像类型： （m，n）用于灰度图像。 （m，n，3）对于RGB图像。 （m，n，4）对于rgba图像。

matplotlib.image.thumbnail(infile, thumbfile, scale=0.1, interpolation='bilinear', preview=False)[源代码]¶

在中制作图像的缩略图 因循守旧 带输出文件名 拇指文件 .

见 图像缩略图 .

参数:	因循守旧 : str或类似文件 图像文件——必须是PNG，枕头可读，如果您有 Pillow 安装。 拇指文件 : str或类似文件 缩略图文件名。 scale : 可选浮动 缩略图的比例因子。 插值 : 可选的STR 重采样中使用的插值方案。见 插值 参数 imshow 对于可能的值。 预览 : 可选的布尔 如果为真，则将使用默认的后端（可能是用户界面后端），如果 show 被称为。如果为假，则使用 FigureCanvasBase 绘图后端被选为 savefig 通常是这样。
返回:	图形 ： Figure : 图形 包含缩略图的Figure实例。