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这是一个绘制矩阵的函数。

用matshow绘制矩阵的例子:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
def samplemat(dims):
 """Make a matrix with all zeros and increasing elements on the diagonal"""
 aa = np.zeros(dims)
 for i in range(min(dims)):
  aa[i, i] = i
 return aa
 
# Display matrix
plt.matshow(samplemat((15, 15)))
 
plt.show()

效果图:

matplotlib.pyplot.matshow 矩阵可视化实例

补充知识:利用matplotlib将矩阵画成三维图

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits import mplot3d
 
cap = cv.VideoCapture(0)
cpframe = None
while True:
 ret, frame = cap.read()
 cv.imshow("video", frame)
 if cv.waitKey(1) & 0xFF ==ord('q'):
  cpframe = frame
  break
 
img_gray = cv.cvtColor(cpframe, cv.COLOR_RGB2GRAY)
 
Y = np.arange(0, np.shape(img_gray)[0], 1)
X = np.arange(0, np.shape(img_gray)[1], 1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection="3d")
ax.plot_surface(X, Y, img_gray, cmap=cm.gist_rainbow)
plt.show()

matplotlib.pyplot.matshow 矩阵可视化实例

以上这篇matplotlib.pyplot.matshow 矩阵可视化实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
matplotlib,pyplot,matshow,矩阵可视化

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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