Python 图片绘制 matplotlib.pyplot plt用法

import matplotlib.pyplot as plt

plt 使用的流程是 先实例化指定大小的显示对象，然后配置参数，最后显示图像和保存图像

w, h, d = 100, 100, 80
plt.figure(figsize=(w, h), dpi=d)
plt.imshow([[0.1,0.2,0.3]], cmap=plt.cm.binary)
...
plt.show()
plt.savefig("exercice_2.png",dpi=72)

其他参数意义

# 创建一个 8 * 6 宽高点（point）的图，并设置分辨率为 80 
plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80) 

# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（唯一的一块） 
plt.subplot(1,1,1) 

# 在图片上方显示标题
plt.title('测试')

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) 
C,S = np.cos(X), np.sin(X) 

# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条 
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plt.plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 设置横轴的上下限 
plt.xlim(-4.0,4.0) 

# 设置横轴记号 
plt.xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True)) 

# 设置纵轴的上下限 
plt.ylim(-1.0,1.0) 

# 设置纵轴记号 
plt.yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

# 定义网格的线属性
plt.grid(color='r', linestyle='-', linewidth=2)

# 将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)

#设置 x 轴和 y 轴的文字
plt.xlabel('Smarts')，plt.ylabel('Probability')

# 显示图片
plt.show()

# 保存图片
plt.savefig("exercice_2.png",dpi=72)

imshow 参数

imshow(X, cmap=None)
# X: 要绘制的图像或数组。
# cmap: 颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。

其它可选的颜色图谱如下列表：

颜色图谱	描述
autumn	红-橙-黄
bone	黑-白，x线
cool	青-洋红
copper	黑-铜
flag	红-白-蓝-黑
gray	黑-白
hot	黑-红-黄-白
hsv	hsv颜色空间， 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno	黑-红-黄
jet	蓝-青-黄-红
magma	黑-红-白
pink	黑-粉-白
plasma	绿-红-黄
prism	红-黄-绿-蓝-紫-…-绿模式
spring	洋红-黄
summer	绿-黄
viridis	蓝-绿-黄
winter	蓝-绿