plt.imshow(data,camp='OrRd'

plt.imshow(data,camp='OrRd')是一个错误的写法。正确的写法应该是plt.imshow(data,cmap='OrRd')。在这个函数中，参数data是要显示的图像数据，而cmap是用来指定颜色映射的参数。在这个例子中，'OrRd'表示使用OrRd颜色映射。OrRd是一种颜色映射，它将数据值映射到红色和橙色之间的渐变色。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python的matplotlib散点图](https://blog.csdn.net/weixin_39631261/article/details/110026508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

这段代码展示了一个图像的绘制过程。首先，通过`plt.figure(figsize=(70, 30))`设置图像的大小为70x30。然后，`mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data`获取了模型中的某个参数，并将其存储在变量`mm`中。接下来，通过一系列操作对`mm`进行处理，包括将维度从1压缩到0，将数据从GPU转移到CPU，以及取绝对值。最后，使用`plt.imshow()`函数绘制了一个热图，并使用`cmap='hot'`指定了颜色映射方案。通过`plt.colorbar()`添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用`plt.show()`显示了绘制的图像。

plt.figure() plt.imshow(src,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(dst,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.show()

这段代码是将两个图像在两个不同的图形窗口中显示出来，并且关闭了坐标轴的显示。首先使用plt.figure()创建第一个图形窗口，然后使用plt.imshow()显示第一个图像src，并通过vmin和vmax参数设置图像的颜色范围。接着使用plt.axis("off")关闭了坐标轴的显示。然后再创建一个新的图形窗口，显示第二个图像dst，同样也关闭了坐标轴的显示。最后使用plt.show()将两个图像窗口显示出来。