Interpolazioni per imshow

Questo esempio mostra la differenza tra i metodi di interpolazione per imshow.

Se l' interpolazione è None, il valore predefinito è rcParams["image.interpolation"](default: 'antialiased'). Se l'interpolazione è 'none', non viene eseguita alcuna interpolazione per i backend Agg, ps e pdf. Gli altri backend avranno come impostazione predefinita 'antialiased'.

Per i backend Agg, ps e pdf, interpolation='none'funziona bene quando un'immagine grande viene ridimensionata, mentre interpolation='nearest'funziona bene quando un'immagine piccola viene ingrandita.

Vedere Antialiasing immagine per una discussione interpolation='antialiased'sull'opzione predefinita.

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()

Riferimenti

L'uso delle seguenti funzioni, metodi, classi e moduli è mostrato in questo esempio:

• matplotlib.axes.Axes.imshow/matplotlib.pyplot.imshow