fig = plt.figure(num=filename + ' - rx' + str(rxnumber), figsize=(20, 10), facecolor='w', edgecolor='w') plt.imshow(outputdata, extent=[0, outputdata.shape[1], outputdata.shape[0] * dt, 0], interpolation='nearest', aspect='auto', cmap='seismic', vmin=-np.amax(np.abs(outputdata)), vmax=np.amax(np.abs(outputdata))) plt.xlabel('Trace number') plt.ylabel('Time [s]') # plt.title('{}'.format(filename)) # Grid properties ax = fig.gca() ax.grid(which='both', axis='both', linestyle='-.') cb = plt.colorbar() if 'E' in rxcomponent: cb.set_label('Field strength [V/m]') elif 'H' in rxcomponent: cb.set_label('Field strength [A/m]') elif 'I' in rxcomponent: cb.set_label('Current [A]')解释

这段代码使用`plt`对象中的函数实现了对B-scan数据进行图像绘制的功能。具体来说，该函数使用`fig = plt.figure()`创建了一个绘图对象，并且指定了一些参数，如图像的命名、大小和背景颜色等。

之后，该函数使用`plt.imshow()`将B-scan数据绘制成图像，并指定了一些参数，包括图像的范围、插值方式、色彩映射和数值的范围等。其中，`vmin=-np.amax(np.abs(outputdata))`和`vmax=np.amax(np.abs(outputdata))`指定了色彩映射的最小值和最大值，以使图像的色彩分布更加合适。

接下来，该函数使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`分别设置了图像的x轴和y轴的标签。

注释掉的代码`plt.title()`用于设置图像的标题，但是在该函数中被注释掉了。

接着，该函数使用`ax.grid()`函数添加了网格线，以便更好地观察图像中的细节。

最后，该函数使用`plt.colorbar()`添加了图像的颜色栏，并根据接收器输出的场/电流分量不同，指定了颜色栏的标签。