一直以来,对于python的Matplotlib库画图效果情有独钟,原因很简单,图很漂亮,比如说

这是matplotlib官网的一副图,相信大家和我一样,第一反应是漂亮,第二反应是手痒痒,想尝试一下,啥也不说,先放代码

#!/usr/bin/env python

from pylab import *

import matplotlib.cbook as cbook

w, h = 512, 512

datafile = cbook.get_sample_data('ct.raw', asfileobj=False)

print 'loading', datafile

s = file(datafile, 'rb').read()

A = fromstring(s, uint16).astype(float)

A *= 1.0/max(A)

A.shape = w, h

extent = (0, 25, 0, 25)

im = imshow(A, cmap=cm.hot, origin='upper', extent=extent)

markers = [(15.9, 14.5), (16.8, 15)]

x,y = zip(*markers)

plot(x, y, 'o')

#axis([0,25,0,25])

#axis('off')

title('CT density')

if 0:

x = asum(A,0)

subplot(212)

bar(arange(w), x)

xlim(0,h-1)

ylabel('density')

setp(gca(), 'xticklabels', [])

show()

这幅图事实上用到了画图命令imshow(X,......),顾名思义,该命令是用来X变量中存储的图像的,其中X可以是浮点型数组、unit8数组以及PIL图像,如果其为数组,需满足一下形状:

M*N 此时数组必须为浮点型,其中值为该坐标的灰度;

M*N*3 RGB(浮点型或者unit8类型)

M*N*4 RGBA(浮点型或者unit8类型)

其中第一种对于平时画云图有很有意义,接下来给一个最简单的例子,望大家能举一反三:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow([[1,2],[3,4]])

plt.show()

结果在下面

写在最后,大家一定对其中的坐标值很是迷惑,我再唠叨一下:M和N分别代表了横向和纵向的点数,X的值仅仅是表示该坐标下的灰度,坐标哪来——当然是数组索引号了,重新设置坐标用extent参数就行,其他的大家慢慢研究吧。

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