Введение
В этом практическом занятии вы научитесь использовать функцию figimage библиотеки Matplotlib для размещения изображений непосредственно в фигуре без необходимости использования объектов осей (Axes). Это может быть полезно, когда вы хотите включить изображения, которые не являются частью вашего графика, например, логотип или водяной знак.
Советы по работе с ВМ
После запуска виртуальной машины (VM) нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импорт необходимых библиотек
Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки, которые это matplotlib.pyplot и numpy. Мы будем использовать numpy для создания массива случайных значений, которые мы будем использовать в качестве нашего изображения.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Создание фигуры и изображения
Далее мы создаем фигуру и изображение, которое хотим в нее поместить. В этом примере мы создаем массив размером 100x100 из случайных значений и задаем значения в правой половине изображения равными 1. Затем мы создаем два отдельных экземпляра изображения, каждый с разной позицией и непрозрачностью.
fig = plt.figure()
Z = np.arange(10000).reshape((100, 100))
Z[:, 50:] = 1
im1 = fig.figimage(Z, xo=50, yo=0, origin='lower')
im2 = fig.figimage(Z, xo=100, yo=100, alpha=.8, origin='lower')
Отображение фигуры
Наконец, мы отображаем фигуру с изображениями с помощью функции show().
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии мы научились использовать функцию figimage библиотеки Matplotlib для размещения изображений непосредственно в фигуре. Это может быть полезно, когда вы хотите включить изображения, которые не являются частью вашего графика. Следуя шагам, описанным в этом практическом занятии, вы должны теперь иметь более глубокое понимание того, как создавать и отображать изображения в фигурах Matplotlib.