Python中的 Matplotlib.axes.Axes.matshow()

Matplotlib是一个广泛使用的Python科学绘图库。其中的Axes.matshow()函数用于绘制矩阵图，即将二维数组映射成颜色方块状图。

函数调用格式

Axes.matshow(A, cmap=None, aspect='equal', alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, 
extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=None, url=None, **kwargs)

参数说明

• A：二维数组，即要绘制的矩阵数据

• cmap：matplotlib.colors.Colormap，绘制颜色映射表，可选值有"viridis"、"inferno"等，默认为"viridis"

• aspect：{'equal', 'auto'}，控制坐标轴标签比例，"equal"表示标签比例相等，"auto"表示由matshow自己决定，默认为"equal"

• alpha：float，颜色的透明度，取值范围[0, 1]，默认为None即不透明

• vmin、vmax：float，用于控制颜色映射的数据值范围，A中数值小于vmin的用vmin表示，数值大于vmax的用vmax表示，数据值在[vmin, vmax]内的用颜色映射表示，默认为None表示使用A数组的最小和最大值

• origin：{'upper', 'lower'}，控制矩阵显示的方向，"upper"表示横轴正方向靠左，纵轴正方向靠下，"lower"表示恰巧相反，默认为None即"upper"

• extent：[left, right, bottom, top]，指定图像左边界、右边界、下边界、上边界四个值，用于调整图像显示范围

• shape：(rows, cols)，指定矩阵的行数和列数，用于显示不完整的矩阵

• filternorm：float，滤波器尺寸调整，用于控制平滑度，该参数越大，平滑度越高，默认为1

• filterrad：float，滤波器半径，用于控制平滑度，该参数越大，平滑度越低，默认为4.0

• resample：bool，指定在绘制时是否重新采样以获得更好的图像质量，默认为None即由matshow自己决定

• **kwargs：关键词参数，用于控制颜色映射的字体、边框等参数

返回值说明

该函数没有返回值，只是在神经元之间建立连接。

用法示例

以下示例展示了如何使用matshow函数绘制一个随机的10x10矩阵，并设定各项参数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(42)
A = np.random.rand(10, 10)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.matshow(A, cmap='inferno', aspect='equal', alpha=.5, vmin=0, vmax=1, origin='lower',
                extent=[-1, 1, -1, 1], shape=(9, 9), filternorm=2, filterrad=5.0,
                resample=False)
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.grid(which='both', color='gray', linestyle='-', linewidth=1)
ax.set_title('Random matrix')
cbar = fig.colorbar(im)
cbar.ax.set_ylabel('Value')

plt.show()

运行以下命令，得到下图所示的随机矩阵图。

fig.savefig('matshow.png')