Observação
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Imagem não uniforme #
Isso ilustra a classe NonUniformImage. Ele não está disponível por meio de um método Axes, mas é facilmente adicionado a uma instância de Axes, conforme mostrado aqui.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import NonUniformImage
from matplotlib import cm
interp = 'nearest'
# Linear x array for cell centers:
x = np.linspace(-4, 4, 9)
# Highly nonlinear x array:
x2 = x**3
y = np.linspace(-4, 4, 9)
z = np.sqrt(x[np.newaxis, :]**2 + y[:, np.newaxis]**2)
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, constrained_layout=True)
fig.suptitle('NonUniformImage class', fontsize='large')
ax = axs[0, 0]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-4, 4, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
ax = axs[0, 1]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-64, 64, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x2, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-64, 64)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
interp = 'bilinear'
ax = axs[1, 0]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-4, 4, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
ax = axs[1, 1]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-64, 64, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x2, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-64, 64)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
plt.show()
Tempo total de execução do script: ( 0 minutos 2.270 segundos)