plt.matshow(da.corr(method='spearman'), vmax=1, vmin=-1, cmap='PRGn')

这是一个Matplotlib库中的函数调用，用于绘制矩阵的颜色图，其中参数da.corr(method='spearman')是用于计算Spearman秩相关系数的数据。利用该函数，可以直观地展示数据之间的相关性和趋势。

相关问题

plt.imshow(matr, cmap=plt.cm.Greys_r, interpolation=None, vmax=1., vmin=0.)

这行代码使用matplotlib库中的imshow()函数来展示一个矩阵（matr），使用的是灰度色彩映射（cmap=plt.cm.Greys_r），不进行插值（interpolation=None），最大值为1（vmax=1.），最小值为0（vmin=0.）。可以将矩阵看作是一张灰度图像，其中数值越大的像素点颜色越亮，数值越小的像素点颜色越暗。

解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来展示图像数据。具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些能量值的集合），然后使用imshow函数在第二个子图中显示了一个名为disparity的图像（假设这个图像是一张深度图像，其中每个像素表示与相机之间的距离）。其中，cmap参数指定了颜色映射表，vmin和vmax参数指定了图像中的最小和最大像素值，num_disp_values是一个预定义的变量，表示深度图像中可能的深度值的数量。最后，它使用show函数来将图形窗口显示在屏幕上。