Immagine non uniforme #

Questo illustra la classe NonUniformImage. Non è disponibile tramite un metodo Axes ma è facilmente aggiunto a un'istanza Axes come mostrato qui.

Classe NonUniformImage, più vicino, più vicino, bilineare, bilineare
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 di esecuzione totale dello script: (0 minuti 2.270 secondi)

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