数据分析必备:一步步教你如何用matplotlib做数据可视化(14)

1、Matplotlib 图像

Matplotlib包中的图像模块提供加载,重新缩放和显示图像所需的功能。Pillow库支持加载图像数据。Matplotlib仅支持PNG图像。如果本机读取失败,下面显示的命令将回退到Pillow。
此示例中使用的图像是PNG文件,但请记住数据的Pillow要求。imread()函数用于读取float32 dtype的ndarray对象中的图像数据。

import matplotlib.pyplot as plt
 import matplotlib.image as mpimg
 import numpy as np
 img = mpimg.imread('mtplogo.png')

假设当前工作目录中存在名为mtplogo.png的一个图片。
在这里插入图片描述
任何包含图像数据的数组都可以通过执行imsave()函数保存到磁盘文件中。这里通过将origin参数设置为较低来保存原始png文件的垂直翻转版本。

plt.imsave("logo.png", img, cmap = 'gray', origin = 'lower')

如果在图像查看器中打开,新图像将显示如下。
在这里插入图片描述
要在Matplotlib查看器上绘制图像,请执行imshow()函数。

2、Matplotlib 转换

matplotlib包构建在转换框架之上,可以在坐标系之间轻松移动。可以使用四个坐标系。这些系统在下表中简要描述
在这里插入图片描述
考虑以下示例

axes.text(x,y,"my label")

文本位于数据点(x,y)的理论位置。也称为“数据坐标”。使用其他转换对象,可以控制放置。例如,如果要将上述测试放在轴坐标系的中心,请执行以下代码行

axes.text(0.5, 0.5, "middle of graph", transform=axes.transAxes)

这些转换可用于任何类型的Matplotlib对象。ax.text的默认转换是ax.transData,fig.text的默认转换是fig.transFigure。
在轴上放置文本时,轴坐标系非常有用。可能经常需要在固定位置使用文本气泡; 例如,在轴窗格的左上方,平移或缩放时该位置保持固定。

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