　

imshowの使い方(matplotlib)

トップメニュー

Python

基本的な使い方
・IDLE

・Jupyter Notebook

・Markdown

・コマンドプロンプトで実行

・仮想環境の構築

・仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
・pipの使い方

・numpy , matplotlib等

・graphviz

・pytorch

・Mecab

Pythonの関数：一覧

共通関数
・append , extend

・class

・copy

・csv.reader

・csv.writer

・def , return

・dict , defaultdict

・enumerate

・exit

・for

・if

・import

・in

・input

・lambda

・len

・list

・min/max

・OrderedDict

・open/close

・os

・pickle

・print

・range

・re.split

・read/readline

・round/floor/ceil

・split

・sys.argv

・time

・while

・write

・zip

・特殊メソッド
　・__name__

　・__iter__ , __next__

・正規表現、メタ文字

・データの型の種類

・四則演算 (+ , - , * , /)

・コメントアウト (# , ''')

numpy
・append

・arange

・argmax/argmin

・array

・asfarray

・astype , dtype

・digitize

・dot

・hstack/vstack

・linalg.solve

・linspace

・max,min

・mean

・meshgrid

・mgrid

・ndim

・ndmin

・pad

・poly1d

・polyfit

・prod

・random

・reshape

・savetxt/loadtxt

・shape

・std

・transpose

・where

・zeros/zeros_like

scipy
・expit

・imread

・interpolate

・signal.square, sawtooth

matplotlib
・contour

・imshow

・figure

・pcolormesh

・plot

・quiver

・scatter

scikit-learn
・GaussianNB

・KMeans

・KNeighborsClassifier

・SVC

・tree

pandas
・データ抽出

・concat

・DataFrame

・read_excel

pytorch
・BCELoss , MSELoss

・Embedding

・device

・Sequential

・Dataset, Dataloader

・RNN, LSTM

OpenAI gym
・Blackjack-v0

・CartPole-v0

seaborn
・pairplot

tkinter
・frame, grid

・画像表示

・画像を切り取り表示

・画像を保存

目的別
・ステップ関数

・矩形波, 三角波

・1 of K 符号化法

・線形補間

・配列に番号をつける

・ベクトル場を描く

・線形回帰, 多項式回帰

・Bluetooth接続

公開日:2018/7/15　,　最終更新日:2018/12/15　　　　　　　　　

■説明
画像を表示したり、数値を色データに変換します。

■具体例
以下は各具体例で共通に記載する必要があります。

>> import matplotlib.pyplot as plt

例①

>> img=list([[2,3,4],[5,6,7]])
>> plt.imshow(img, cmap='Greys')
>> plt.show()　#画像を表示させる

cmap='Greys'は色のパターンを選択するコマンドで、他にも下記リンクにあるようなパターンがあります。
https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html

数値は色の強度となりますが、値自体は絶対的な色の強度ではなく、相対的な色の強度であり、定義した数値の最小値と最大値の幅を255段階で表現することで強度を定義します。

例②
配列はnumpyのarrayで作成した物を使用することも可能です。また、グラフをカスタマイズする方法も示します。

>> import numpy as np　　　　　　　　　#numpyを使用する時の定型
>> img = np.array([[2,3,4],[5,20,50]])　#例①と比べて、同じ値でも色の強度が異なるのが解る
>> plt.figure(figsize=(4,4))　　　　　　　#グラフのサイズを決める
>> plt.grid(True)　　　　　　　　　　　　#補助線を入れる。TrueのTは必ず大文字であること。
>> plt.imshow(img, cmap='Greys')
>> plt.show()

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

関連記事一覧

トップメニュー

Python

基本的な使い方
・IDLE

・Jupyter Notebook

・Markdown

・コマンドプロンプトで実行

・仮想環境の構築

・仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
・pipの使い方

・numpy , matplotlib等

・graphviz

・pytorch

・Mecab

Pythonの関数：一覧

共通関数
・append , extend

・class

・copy

・csv.reader

・csv.writer

・def , return

・dict , defaultdict

・enumerate

・exit

・for

・if

・import

・in

・input

・lambda

・len

・list

・min/max

・OrderedDict

・open/close

・os

・pickle

・print

・range

・re.split

・read/readline

・round/floor/ceil

・split

・sys.argv

・time

・while

・write

・zip

・特殊メソッド
　・__name__

　・__iter__ , __next__

・正規表現、メタ文字

・データの型の種類

・四則演算 (+ , - , * , /)

・コメントアウト (# , ''')

numpy
・append

・arange

・argmax/argmin

・array

・asfarray

・astype , dtype

・digitize

・dot

・hstack/vstack

・linalg.solve

・linspace

・max,min

・mean

・meshgrid

・mgrid

・ndim

・ndmin

・pad

・poly1d

・polyfit

・prod

・random

・reshape

・savetxt/loadtxt

・shape

・std

・transpose

・where

・zeros/zeros_like

scipy
・expit

・imread

・interpolate

・signal.square, sawtooth

matplotlib
・contour

・imshow

・figure

・pcolormesh

・plot

・quiver

・scatter

scikit-learn
・GaussianNB

・KMeans

・KNeighborsClassifier

・SVC

・tree

pandas
・データ抽出

・concat

・DataFrame

・read_excel

pytorch
・BCELoss , MSELoss

・Embedding

・device

・Sequential

・Dataset, Dataloader

・RNN, LSTM

OpenAI gym
・Blackjack-v0

・CartPole-v0

seaborn
・pairplot

tkinter
・frame, grid

・画像表示

・画像を切り取り表示

・画像を保存

目的別
・ステップ関数

・矩形波, 三角波

・1 of K 符号化法

・線形補間

・配列に番号をつける

・ベクトル場を描く

・線形回帰, 多項式回帰

・Bluetooth接続