plt.imshow()显示以ndarray格式存储的图像数据

1 plt.imshow()详细介绍:常用参数为红色标注

输入可以是实际的RGB(A)数据，也可以是2D标量数据，这些数据将被渲染为伪彩色图像。为了显示灰度图像，使用参数设置颜色映射：cmap='gray', vmin=0, vmax=255.

在2D规则光栅上,将数据显示为图像。

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.pyplot.imshow(

X, #数组或PIL图像

cmap=None, #Colormap实例或注册的Colormap名称，用于将标量数据映射到颜色。

norm=None, #归一化数值方法

aspect=None, #坐标轴的纵横比，equal':确保长宽比为1，'auto':坐标轴保持固定，使数据适合坐标轴。

interpolation=None, #所采用的插值方法。

alpha=None, #alpha混合值，在0(透明)和1(不透明)之间。

vmin=None, #定义颜色图覆盖的数据范围的最小值

vmax=None, #定义颜色图覆盖的数据范围的最大值

origin=None, #{'upper', 'lower'}, default: 'upper' 将数组的[0,0]索引放置在坐标轴的左上角或左下角。约定(默认)'upper'通常用于矩阵和图像。垂直轴指向向上表示“lower”，向下表示“upper”

extent=None, #图像将填充的数据坐标中的边界框。图像沿着x和y分别拉伸以填充方框。

interpolation_stage=None, #{'data', 'rgba'}, default: 'data' 如果'data'，则对用户提供的数据#进行插值。如果'rgba'，则在应用色彩映射后进行插值(可视插值)。

filternorm=True, #反纹理图像调整过滤器的参数

filterrad=4.0, 过滤器的过滤半径

resample=None, #当为True时，使用完全重采样方法。当为False时，只在输出图像大于输入图像时重新采样

url=None, data=None,

**kwargs

)

2 显示ndarray格式存储的图像

这里显示的数据：training_images

training_images.shape= (27455, 28, 28)

灰度图像

import matplotlib.pyplot as plt
img=training_images[0]
plt.axis('off')
plt.imshow(img,cmap='gray',vmin=0,vmax=255) #显示为灰度图像

伪彩色图像：

import matplotlib.pyplot as plt
img=training_images[0]
plt.axis('off')
plt.imshow(img)

这是作者的学习笔记，在此分享，仅供参考。因为作者水平有限，如有疏漏之处，还望批评指正。

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