matplotlib.figure.Figure.figimage#

Figure.figimage(X, xo=0, yo=0, alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, resize=False, **kwargs)[源代码][源代码]#

将一个未重采样的图像添加到图形中。

图像根据 origin 附加到左下角或左上角。

参数:
X

图像数据。这是一个以下形状之一的数组：

  • (M, N): 一个包含标量数据的图像。颜色映射由 cmap、norm、vmin 和 vmax 控制。

  • (M, N, 3): 一张带有RGB值（0-1浮点数或0-255整数）的图像。

  • (M, N, 4): 一张包含RGBA值（0-1浮点数或0-255整数）的图像，即包括透明度。

xo, yo整数

图像的 x/y 像素偏移。

alpha无或浮点数

阿尔法混合值。

cmap : str 或 Colormap，默认值: rcParams["image.cmap"] (default: 'viridis')str 或

用于将标量数据映射为颜色的 Colormap 实例或已注册的 colormap 名称。

如果 X 是 RGB(A)，则忽略此参数。

norm : str 或 Normalize，可选str 或

在将标量数据映射到颜色之前，用于将标量数据缩放到 [0, 1] 范围的归一化方法。默认情况下，使用线性缩放，将最低值映射到 0，最高值映射到 1。

如果提供，这可以是以下之一：

如果 X 是 RGB(A)，则忽略此参数。

vmin, vmax浮点数，可选

在使用标量数据且未明确指定 norm 时，vmin 和 vmax 定义了颜色映射覆盖的数据范围。默认情况下，颜色映射覆盖所提供数据的完整值范围。当给定 norm 实例时，使用 vmin/vmax 是错误的（但使用 str norm 名称与 vmin/vmax 一起是可以接受的）。

如果 X 是 RGB(A)，则忽略此参数。

origin : {'upper', 'lower'}, 默认值: rcParams["image.origin"] (default: 'upper'){'upper', 'lower'}, 默认:

指示数组的 [0, 0] 索引位于 Axes 的左上角还是左下角。

调整大小布尔

如果 True，调整图形大小以匹配给定的图像大小。

返回:
matplotlib.image.FigureImage
其他参数:
**kwargs

附加的 kwargs 是传递给 FigureImage 的 Artist kwargs。

注释

figimage 补充了 Axes 图像 (imshow)，它将被重新采样以适应当前的 Axes。如果你想让重新采样的图像填充整个图形，你可以定义一个范围为 [0, 0, 1, 1] 的 Axes。

示例

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()

使用 matplotlib.figure.Figure.figimage 的示例#

图图像演示

Figimage Demo

水印图片

Watermark image

将文本转换为图像

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