Observação
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Interpolações para imshow #
Este exemplo exibe a diferença entre os métodos de interpolação para arquivos
imshow
.
Se a interpolação for Nenhuma, o padrão será rcParams["image.interpolation"]
(padrão: 'antialiased'
). Se a interpolação for 'none'
, nenhuma interpolação será executada para os back-ends Agg, ps e pdf. Outros back-ends serão padronizados para 'antialiased'
.
Para os back-ends Agg, ps e pdf, interpolation='none'
funciona bem quando uma imagem grande é reduzida, enquanto interpolation='nearest'
funciona bem quando uma imagem pequena é ampliada.
Consulte Antialiasing de imagem para uma discussão sobre a opção padrão interpolation='antialiased'
.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
grid = np.random.rand(4, 4)
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6, figsize=(9, 6),
subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
ax.set_title(str(interp_method))
plt.tight_layout()
plt.show()
Referências
O uso das seguintes funções, métodos, classes e módulos é mostrado neste exemplo:
Tempo total de execução do script: ( 0 minutos 1,706 segundos)