Matlab の imagesc() に似ているため、imshow() を使用して numpy 配列を視覚化しようとしています。
imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest')
結果の図は、灰色のウィンドウの中央で非常に小さく、ほとんどのスペースは占有されていません。図形を大きくするパラメータを設定するにはどうすればよいですか? figsize=(xx,xx) を試しましたが、それは私が望むものではありません。ありがとう!
Matlab の imagesc() に似ているため、imshow() を使用して numpy 配列を視覚化しようとしています。
imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest')
結果の図は、灰色のウィンドウの中央で非常に小さく、ほとんどのスペースは占有されていません。図形を大きくするパラメータを設定するにはどうすればよいですか? figsize=(xx,xx) を試しましたが、それは私が望むものではありません。ありがとう!
aspect
に引数を指定しない場合imshow
、 の値が使用さimage.aspect
れますmatplotlibrc
。new でのこの値のデフォルトmatplotlibrc
は ですequal
。したがってimshow
、同じアスペクト比で配列をプロットします。
等しいアスペクトが必要ない場合は、次のように設定できaspect
ますauto
imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest', aspect='auto')
次の図が得られます
等しいアスペクト比が必要な場合はfigsize
、アスペクトに従って調整する必要があります
fig, ax = subplots(figsize=(18, 2))
ax.imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest')
tight_layout()
これにより、次のことが得られます。
That's strange, it definitely works for me:
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize = (20,2))
plt.imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest')
I am using the "MacOSX" backend, btw.
random.rand
ます。これはmatplotlip 3.2.1で動作します:
from matplotlib import pyplot as plt
import random
import numpy as np
random = np.random.random ([8,90])
plt.figure(figsize = (20,2))
plt.imshow(random, interpolation='nearest')
これはプロットします:
乱数を変更するには、np.random.normal(0,1,(8,90))
(ここでは平均 = 0、標準偏差 = 1) を試すことができます。
私もpythonは初めてです。これはあなたが望むことをするように見えるものです
axes([0.08, 0.08, 0.94-0.08, 0.94-0.08]) #[left, bottom, width, height]
axis('scaled')`
これがキャンバスのサイズを決定すると思います。