Python中的 Matplotlib.pyplot.clim()

Matplotlib是Python中的一个库，它是 NumPy 库的数值数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。在 Pyplot 中可以使用各种图，包括线图、等高线图、直方图、散点图、3D 图等。

Matplotlib.pyplot.clim()函数

matplotlib 库的 pyplot 模块中的clim()函数用于设置当前图像的颜色限制。

Syntax: matplotlib.pyplot.clim(vmin=None, vmax=None)

Parameters: This method accepts only two parameters.

vmin, vmax : These parameters are used for color scaling.

编程需要懂一点英语

下面的示例说明了 matplotlib.pyplot 中的 matplotlib.pyplot.clim()函数：

示例 1：

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
  
  
dx, dy = 0.015, 0.05
y, x = np.mgrid[slice(-4, 4 + dy, dy),
                slice(-4, 4 + dx, dx)]
  
z = (1 - x / 3. + x ** 5 + y ** 5) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
z = z[:-1, :-1]
z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max()
    
      
im = plt.imshow(z, cmap ='Greens', 
                vmin = z_min, 
                vmax = z_max,
                extent = [x.min(),
                          x.max(), 
                          y.min(), 
                          y.max()],
                interpolation ='nearest',
                origin ='lower')
  
plt.clim(vmin = 0, vmax = 2)
plt.title('matplotlib.pyplot.clim Example')
plt.show()

输出：

示例 2：

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
  
  
dx, dy = 0.015, 0.05
x = np.arange(-4.0, 4.0, dx)
y = np.arange(-4.0, 4.0, dy)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
   
extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)
   
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2
plt.imshow(Z1, 
           cmap ="binary_r",
           interpolation ='nearest',
           extent = extent, alpha = 1)
   
def geeks(x, y):
    return (1 - x / 2 + x**5 + y**6) * np.exp(-(x**2 + y**2))
   
Z2 = geeks(X, Y)
   
plt.imshow(Z2, cmap ="Greens", 
           alpha = 0.7,
           interpolation ='bilinear',
           extent = extent)
  
plt.clim(0, 2)
plt.title('matplotlib.pyplot.clim Example')
plt.show()

输出：