本文主要介绍matplotlib的基本绘图命令imshow的使用。通过示例代码进行了非常详细的介绍，对于大家的学习或者工作都有一定的参考价值。下面让我们跟随边肖一起学习。
在matplotlib中，imshow方法用于绘制热点图，其基本用法如下
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
随机种子(123456789)
data=np.random.rand(25)。整形(5，5)
plt.imshow(数据)
输出结果如下
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变给每个单元格分配相应的颜色，从而形成热图。对于热图，我们通常需要绘制相应的图例，用colorbar方法实现，代码如下
plt.imshow(数据)
plt.colorbar()
输出结果如下
imshow方法中常用的几个参数如下
1. cmap
Cmap是colormap的缩写，用于指定渐变颜色。默认值为viridis。在matplotlib中，内置了一系列渐变颜色，用法如下
plt.imshow(data，cmap='Greens ')
输出结果如下
参见下面的链接，获得内置色彩映射表的完整列表。
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html
2. aspect
Aspect用于指定热图的单元大小。默认值是相等的。此时，单元格被用作正方形。当设置为auto时，单元格大小将根据画布的大小动态调整。用法如下
plt.imshow(data，aspect='auto ')
输出结果如下
3. alpha
alpha参数用于指定透明度，其用法如下
plt.imshow(数据，alpha=0.8)
输出结果如下
4. origin
orign参数指定绘制热图的方向。默认值为upper，热图右上角为(0，0)。当设置为较低时，热点图的左下角为(0，0)。用法如下
plt.imshow(data，origin='lower ')
输出结果如下
5. vmin和vmax
vmin和vmax参数用于限制数值范围，仅映射vmin和vmax之间的值。用法如下
plt.imshow(data，vmin=-0.8，vmax=0.8)
plt.colorbar()
输出结果如下
6. interpolation
延拓参数控制热图的显示形式，是一个很难理解的参数。对于相同的数据，对应不同值的热图形式如下
在日常使用中，nearest和None是应用最广泛的。
7. extent
范围参数指定热点图X轴和Y轴的极值，其值为长度为4的元组或列表，其中前两个值对应X轴的最小值和最大值，后两个参数对应Y轴的最小值和最大值。它的用法如下
plt.imshow(data，extent=(-0.5，4.5，4.5，-0.5))
输出结果如下
如您所见，上述代码的输出与默认输出完全相同。实际上，范围和起源这两个参数是相互关联的。当原点参数的值较高时，范围参数的默认值如下
(- 0.5，ncol(数据)-0.5，nrow(数据)-0.5，0.5)
当原点参数的值较低时，范围参数的默认值如下
(- 0.5，ncol(数据)-0.5，-0.5，nrow(数据)-0.5)
修改范围参数的值，图中像元对应的比例尺会发生变化，如下图所示。
plt.imshow(data，extent=(-0.5，5.5，-5.5，0.5))
输出结果如下
在大多数情况下，我们不需要自己手动指定范围参数的值。
绘制热点图时，还可以结合xlim和ylim参数来添加热点图周围的间隙。代码如下所示
plt.imshow(数据)
plt.xlim(-1，5)
plt.ylim(5，-1)
plt.colorbar()
输出结果如下
与R语言的热图相比，matplotlib中的热图不具备聚类树的功能，需要手工实现。但是添加图例很方便，而且得益于matplotlib灵活的基本功能，可以实现非常复杂的图。
python使用plt.imshow在坐标轴上展示图片，坐标设置问题。
例如，默认坐标是从上到下，从左到右
matplotlib.pyplot.imshow(X，cmap=None，norm=None，aspect=None，插值=None，alpha=None，
vmin=无，vmax=无，origin=无，extent=无，shape=无，
filternorm=1，filterrad=4.0，imlim=无，resample=无，
url=无，hold=无，data=无，**kwargs
他有很多参数，找了半天才发现应该是设置原点参数。
原点：['upper' | 'lower']，可选，默认：无
将数组的[0，0]索引放在轴的左上角或左下角。
如果没有，默认为rc image.origin。
设origin=' lower '，你会得到下图：
就是这样。本文介绍了使用imshow的matplotlib基本绘图命令。更多matplotlib imshow的相关内容，请搜索我们之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多多支持我们！
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