Matplotlib imshowのマトリックスにマスクを適用するにはどうすればよいですか？
matplotlib imshow（）のマトリックスにマスクを適用するには 、 np.ma.masked_where（）を使用できます 下限と上限のある方法。
ステップ
- 入力行列をマスクするために、2つの変数lとuを初期化します。
- 5×5次元のランダムデータを作成します。
- 入力行列をマスクします。l値の下限とuの上限です。
- nrows=1およびncols=で図とサブプロットのセットを作成します
- データを画像として表示します。つまり、2Dの通常のラスターで、軸0と に表示します。
- 軸のタイトルを0と に設定します
- 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。
例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
l = 0.125
u = 0.575
data = np.random.rand(5, 5)
data = np.ma.masked_where((l < data) & (data < u), data)
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
axs[0].imshow(data.data)
axs[0].set_title("Without Masked")
axs[1].imshow(data)
axs[1].set_title("With Masked")
plt.show() 出力
-
Matplotlibプロットからデータを抽出する方法は？
matplotlibのプロットからデータを抽出するには、 get_xdata（）を使用できます。 およびget_ydata（） メソッド。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 numpyを使用してy個のデータポイントを作成します。 yデータポイントをcolor=redでプロットします およびlinewidth=5 。 データ抽出用のステートメントを印刷します。 get_xdata（）を使用します およびget_ydata（） プロットからデータを抽出する方法（ステップ3）。 xおよびyデータを印刷します（ステップ5）。 図を
-
Matplotlibのカスタムカラーマップを使用してデータをimshow（）にプロットする方法は？
データをimshow（）にプロットするには matplotlibのカスタムカラーマップを使用すると、次の手順を実行できます- 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 カラーマップを生成します 色のリストからのオブジェクト。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import Liste