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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

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std

transpose

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