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法学如何使用 Matplotlib Python 中的 `imshow` 函数显示简单的二元分布？
Matplotlib 是一个流行的 Python 数据可视化包。数据可视化是一个关键步骤，因为它有助于理解数据中的情况，而无需实际查看数字并进行复杂的计算。
它有助于有效地向受众传达定量见解。Matplotlib 用于创建具有数据的二维图。它带有一个面向对象的 API，有助于将绘图嵌入 Python 应用程序中。Matplotlib 可与 IPython shell、Jupyter notebook、Spyder IDE 等一起使用。
它是用 Python 编写的。它是使用 NumPy 创建的，NumPy 是 Python 中的数值 Python 包。
可以使用以下命令在 Windows 上安装 Python：
pip install matplotlib
Matplotlib 的依赖项为：
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
二元分布是指存在两个独立随机变量时某个事件发生的概率。
`imshow` 函数通常用于在 Matplotlib 中显示图像以及绘图。
让我们了解如何使用 Matplotlib 绘制二元分布：
示例
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
np.random.seed(9654241)
delta = 0.025
x = y = np.arange(−4.5, 4.5, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(−X**2 − Y**2)
Z2 = np.exp(−(X − 1)**2 − (Y − 1)**2)
Z = (Z1 − Z2) * 2
fig, ax = plt.subplots()
plt.title('A bivariate distribution')
plt.xlabel('x−axis')
plt.ylabel('y−axis')
im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear',
origin='lower', extent=[−3, 3, −3, 3],
vmax=abs(Z).max(), vmin=−abs(Z).max())
plt.show()输出
解释
导入所需的包并定义其别名以方便使用。
使用 `random` 库的 `seed` 函数创建数据。
使用 `Numpy` 库为两个不同的数据集创建数据。
使用 `figure` 函数创建一个空图。
使用 `subplot` 函数在同一图中创建 2 个单独的绘图。
使用 `plot` 函数绘制数据。
使用 `set_xlabel`、`set_ylabel` 和 `set_title` 函数为 X 轴、Y 轴和标题提供标签。
使用 `imshow` 函数将图形分配给变量。
使用 `show` 函数在控制台中显示它。
更新于：2021年1月18日
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