请将上面代码改为输出伪彩色图
时间: 2024-04-13 19:29:57 浏览: 20
要将上述代码改为输出伪彩色图,可以使用`matplotlib.pyplot.imshow()`函数来显示伪彩色图像。下面是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class MyWidget:
def __init__(self):
self.fig, self.ax = plt.subplots()
self.t_list = []
self.y_list = []
self.i = 0
self.t = np.linspace(0, 10, 1000)
self.y = np.sin(self.t)
self.timer = None
def plotfig(self):
if self.timer is not None:
self.ax.clear()
self.ax.autoscale_view()
# 绘图
self.ax.imshow([self.y_list], cmap='jet', aspect='auto', extent=[0, 10, 0, 1])
self.fig.canvas.draw()
self.fig.canvas.flush_events()
self.t_list.append(self.t[self.i])
self.y_list.append(self.y[self.i])
self.i += 10
if self.i >= len(self.t):
plt.colorbar()
plt.show()
if self.timer is not None:
self.timer.stop()
widget = MyWidget()
widget.plotfig()
```
在这个示例代码中,首先导入所需的模块`numpy`和`matplotlib.pyplot`。然后,创建一个名为`MyWidget`的类,该类包含了绘制伪彩色图的方法`plotfig`。
在`plotfig`方法中,使用`self.ax.imshow()`函数来绘制伪彩色图像。这里将`self.y_list`作为图像数据传递给函数,并设置`cmap='jet'`来使用"jet"色彩映射。`aspect='auto'`用于自动调整图像的纵横比,`extent=[0, 10, 0, 1]`设置图像的坐标范围。
接下来,使用`self.fig.canvas.draw()`方法重新绘制画布,以及`self.fig.canvas.flush_events()`刷新画布。
然后,将数据添加到列表中,并根据条件检查是否达到了数据的最大长度。如果达到了,使用`plt.colorbar()`添加颜色条,并使用`plt.show()`显示伪彩色图。
在主程序中,创建了一个`MyWidget`实例,并调用`plotfig`方法来显示伪彩色图。