Interpolaciones para imshow

Este ejemplo muestra la diferencia entre los métodos de interpolación para imshow.

Si la interpolación es Ninguna, el valor predeterminado es rcParams["image.interpolation"](predeterminado: 'antialiased'). Si la interpolación es 'none', entonces no se realiza ninguna interpolación para los backends Agg, ps y pdf. Otros backends tendrán como valor predeterminado 'antialiased'.

Para los backends Agg, ps y pdf, interpolation='none'funciona bien cuando se reduce la escala de una imagen grande, mientras que interpolation='nearest'funciona bien cuando se aumenta la escala de una imagen pequeña.

Consulte Suavizado de imágenes para ver una discusión sobre la interpolation='antialiased'opción predeterminada.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
           'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
           'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

grid = np.random.rand(4, 4)

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6, figsize=(9, 6),
                        subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})

for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
    ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
    ax.set_title(str(interp_method))

plt.tight_layout()
plt.show()

Referencias

En este ejemplo se muestra el uso de las siguientes funciones, métodos, clases y módulos:

• matplotlib.axes.Axes.imshow/matplotlib.pyplot.imshow