matplotlib.pyplot.figimage #

matplotlib.pyplot. figimage ( X , xo = 0 , yo = 0 , alpha =なし, norm =なし, cmap =なし, vmin =なし, vmax =なし, origin =なし, resize = False , ** kwargs ) [source] #

リサンプリングされていないイメージを Figure に追加します。

画像は、原点に応じて左下隅または左上隅に添付されます。

パラメータ:

バツ

画像データです。これは、次のいずれかの形状の配列です。

(M, N): スカラーデータを含む画像。カラーマッピングは、cmap、norm、vmin、およびvmaxによって制御されます。
(M, N, 3): RGB 値 (0 ～ 1 float または 0 ～ 255 int) を持つイメージ。
(M, N, 4): RGBA 値 (0 ～ 1 float または 0 ～ 255 int) を持つ画像。つまり、透明度を含みます。

xo、yo int

画像のx / yオフセット (ピクセル単位)。

alpha None または float

アルファブレンディング値。

cmap str またはColormap、デフォルト: rcParams["image.cmap"](デフォルト: 'viridis')

スカラーデータを色にマップするために使用される Colormap インスタンスまたは登録済みのカラーマップ名。

Xが RGB(A) の場合、このパラメーターは無視されます。

ノルムstr またはNormalize、オプション

cmapを使用して色にマッピングする前に、スカラーデータを [0, 1] の範囲にスケーリングするために使用される正規化方法。デフォルトでは、線形スケーリングが使用され、最小値が 0 に、最大値が 1 にマッピングされます。

指定する場合、これは次のいずれかになります。

のインスタンスNormalizeまたはそのサブクラスの 1 つ ( Colormap Normalizationを参照)。
スケール名。つまり、「linear」、「log」、「symlog」、「logit」などのいずれかです。使用可能なスケールのリストについては、を呼び出しますmatplotlib.scale.get_scale_names()。その場合、適切なNormalizeサブクラスが動的に生成され、インスタンス化されます。

Xが RGB(A) の場合、このパラメーターは無視されます。

vmin、vmax float、オプション

スカラーデータを使用し、明示的なnormを使用しない場合、vminとvmaxはカラーマップがカバーするデータ範囲を定義します。デフォルトでは、カラーマップは提供されたデータの値の範囲全体をカバーします。ノルムインスタンスが指定されているときにvmin / vmaxを使用するとエラーになります (ただし、 vmin / vmaxと一緒にノルム名を使用することは許容されます)。str

Xが RGB(A) の場合、このパラメーターは無視されます。

origin {'upper', 'lower'}, デフォルト: rcParams["image.origin"](デフォルト: 'upper')

配列の [0, 0] インデックスが座標軸の左上隅または左下隅にある場所を示します。

リサイズブール

Trueの場合、指定されたイメージサイズに合わせて Figure のサイズを変更します。

戻り値:

matplotlib.image.FigureImage

その他のパラメータ:

**kwargs: 追加の kwargs はArtist、に渡される kwargsFigureImageです。

ノート

figimage はimshow、現在の Axes に合うようにリサンプリングされる Axes イメージ ( ) を補完します。リサンプリングされた画像で図全体を埋めたい場合は、 Axesエクステント [0, 0, 1, 1] を定義できます。

例

f = plt.figure()
nx = int(f.get_figwidth() * f.dpi)
ny = int(f.get_figheight() * f.dpi)
data = np.random.random((ny, nx))
f.figimage(data)
plt.show()