将numpy数组绘制为图像¶
因此，您将数据存储在numpy数组中（通过导入或生成）。让我们渲染它。在Matplotlib中，这是使用imshow()函数执行的。
在这里，我们将获取绘图对象。该对象为您提供了一种从提示操作图形的简便方法。
将伪彩色方案应用于图像图
伪彩色是增强对比度和更轻松地可视化数据的有用工具。当使用投影仪进行数据演示时，这特别有用-它们的对比度通常很差。
伪彩色仅与单通道，灰度，发光度图像有关。我们目前有一个RGB图像。由于R，G和B都是相似的（请参见上方或数据中的内容），我们可以选择一个数据通道：
现在，对于亮度（2D，无颜色）图像，将应用默认的颜色图（又名查找表，LUT）。默认名称为viridis。还有很多其他可供选择。
请注意，您还可以使用set_cmap()方法更改现有打印对象上的颜色图 ：
色标参考
了解颜色代表什么价值会很有帮助。我们可以通过在您的图形上添加一个颜色条来做到这一点：
检查特定的数据范围
有时您想增强图像的对比度，或扩大特定区域的对比度，同时牺牲颜色的差异，这些颜色变化不大或无关紧要。
直方图是找到有趣区域的好工具。要创建图像数据的直方图，请使用hist()函数。
让我们调整上限，以便有效地“放大”直方图的一部分。为此，我们将clim参数传递给了imshow。您也可以通过调用set_clim()图像绘图对象的方法来执行此操作
您还可以使用返回的对象指定爬升
阵列内插方案¶
我们将使用用于加载图像的枕头库来调整图像的大小。
