plt.imshow(）设置黑白颜色

`plt.imshow()` 函数在 Matplotlib 库中用于显示图像，如果你想要将图像呈现为黑白色调，你可以通过设置 `cmap` 参数为 `'gray'` 或者 'binary' 来实现。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个随机数组作为图像数据
data = np.random.rand(100, 100)

# 使用imshow显示黑白色图
plt.imshow(data, cmap='gray')  # 或者 cmap='binary'

# 可选地，可以调整阈值来区分黑色和白色
threshold = 0.5
plt.imshow(data, cmap='binary', vmin=0, vmax=1, threshold=threshold)

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，`cmap='gray'` 将图像转换为灰度色调，而 `cmap='binary'` 则将图像分为纯黑和纯白两部分，可以根据需要调整阈值 `vmin` 和 `vmax`。

相关问题

plt.imshow() 颜色映射

plt.imshow()函数用于显示图像数据或二维数组，并将数组中的每个元素的值映射为一个颜色，并将这些颜色排列成图像的形式。plt.imshow()可以通过colormap参数来控制颜色映射。colormap参数可以接受多种值，常用的有以下几种：

1. 'viridis': 这是默认的颜色映射，它提供了一组从蓝色到黄色的颜色，适用于表示连续数据。

2. 'gray': 这是灰度颜色映射，它将数据映射为黑白灰度。

3. 'hot': 这是一种类似火焰的颜色映射，适用于表示高温数据。

4. 'cool': 这是一种类似冷却液的颜色映射，适用于表示低温数据。

5. 'jet': 这是一种彩虹色的颜色映射，适用于表示多个不同类别的数据。

除了以上几种常见的颜色映射外，还可以通过cmap参数自定义颜色映射。

plt.imshow绘制方块图

要使用`plt.imshow()`绘制方块图，你需要创建一个二维数组，并使用不同的值来表示不同的方块。然后，你可以使用`plt.imshow()`来显示这个二维数组。

以下是一个使用`plt.imshow()`绘制方块图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个5x5的二维数组，表示方块图
blocks = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
                  [0, 1, 1, 1, 0],
                  [0, 1, 1, 1, 0],
                  [0, 1, 1, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 0, 0]])

# 使用plt.imshow()显示方块图
plt.imshow(blocks, cmap='binary')

# 隐藏坐标轴
plt.axis('off')

# 显示图形
plt.show()

这段代码创建了一个5x5的二维数组，其中1表示方块的位置，0表示空白处。然后使用`plt.imshow()`显示这个二维数组，并使用`cmap='binary'`指定颜色映射为黑白。最后通过`plt.axis('off')`隐藏坐标轴，并使用`plt.show()`显示图形。

你可以根据需要修改二维数组的值，来绘制不同形状的方块图。