Visualisieren von 2D-Arrays mit Matplotlib

Einführung

Matplotlib ist eine beliebte Bibliothek zur Datenvisualisierung in Python. Sie kann verwendet werden, um verschiedene Arten von Diagrammen und Grafiken zu erstellen. Eine der von Matplotlib bereitgestellten Funktionen ist matshow(), die verwendet werden kann, um eine 2D-Matrix oder ein 2D-Array als farbcodiertes Bild zu visualisieren. In diesem Lab werden wir die Schritte durchgehen, um matshow() zur Visualisierung eines 2D-Arrays zu verwenden.

Tipps für die virtuelle Maschine (VM)

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Wenn Sie während des Lernens Probleme haben, können Sie sich gerne an Labby wenden. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem umgehend für Sie lösen.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Um matshow() zu verwenden, müssen wir die Matplotlib-Bibliothek importieren. Wir werden auch NumPy verwenden, um ein 2D-Array zur Visualisierung zu erstellen.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Erstellen des 2D-Arrays

Als Nächstes werden wir mit NumPy ein 2D-Array erstellen. In diesem Beispiel werden wir eine Diagonalmatrix erstellen, deren Werte von 0 bis 14 reichen.

a = np.diag(range(15))

Visualisieren des 2D-Arrays mit matshow()

Jetzt können wir matshow() verwenden, um das 2D-Array als farbcodiertes Bild zu visualisieren.

plt.matshow(a)
plt.show()

Interpretation der Visualisierung

In der von matshow() erzeugten Visualisierung wird jeder Wert im 2D-Array durch eine Farbe repräsentiert. Die Standard-Farbskala (Color Map) in Matplotlib ist ein Farbverlauf von Blau nach Rot, wobei Blau die niedrigsten Werte und Rot die höchsten Werte darstellt. In dieser speziellen Visualisierung ist die Diagonale der Matrix weiß, was darauf hinweist, dass die Werte auf der Diagonale die höchsten in der Matrix sind.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man matshow() in Matplotlib verwendet, um ein 2D-Array als farbcodiertes Bild zu visualisieren. Zunächst haben wir die erforderlichen Bibliotheken importiert, dann ein 2D-Array mit NumPy erstellt und schließlich matshow() genutzt, um das Array zu visualisieren. Durch die Interpretation der Visualisierung können wir Einblicke in die Werte und die Struktur des 2D-Arrays gewinnen.