Интерактивная настройка цветового каркаса

Введение

В этом лабораторном занятии вы научитесь использовать Matplotlib для интерактивного настройки диапазона цветового отображения на изображении с использованием цветовой шкалы. Вы будете использовать режим масштабирования и перемещения, чтобы настроить vmin и vmax нормы. Масштабирование с использованием правой кнопки мыши расширит vmin и vmax пропорционально выбранной области. При перемещении vmin и vmax нормы сдвигаются в соответствии с направлением движения. Также вы можете использовать кнопки Дом/Назад/Вперед, чтобы вернуться к предыдущему состоянию.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не 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.

Импортировать необходимые библиотеки

Для начала работы с этой лабораторной работой вам необходимо импортировать необходимые библиотеки. В этой лабораторной работе мы будем использовать библиотеки matplotlib.pyplot и numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Генерировать данные

Далее вы сгенерируете некоторые образцовые данные. В этой лабораторной работе мы сгенерируем двумерный синусоидальный сигнал.

t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1024)
data2d = np.sin(t)[:, np.newaxis] * np.cos(t)[np.newaxis, :]

Создать график

Теперь, когда вы сгенерировали данные, вы создадите график с использованием функции imshow().

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data2d)
ax.set_title('Перетащите ползунок на цветовой шкале, чтобы сдвинуть цветовое отображение\n'
             'Приблизьте ползунок на цветовой шкале, чтобы масштабировать цветовое отображение')

Добавить цветовую шкалу

Для интерактивной настройки цветового каркаса вам необходимо добавить цветовую шкалу к графику с использованием функции colorbar().

fig.colorbar(im, ax=ax, label='Interactive colorbar')

Настроить цветовой каркас

Теперь вы можете интерактивно настроить диапазон цветового отображения на изображении с использованием цветовой шкалы. Вы можете приближать или перемещать ползунок, щелкая внутри цветовой шкалы. При приближении ограничивающий прямоугольник области приближения определяет новые значения vmin и vmax нормы. Приближение с использованием правой кнопки мыши расширяет vmin и vmax пропорционально выбранной области. При перемещении ползунка vmin и vmax нормы смещаются в зависимости от направления движения.

Показать график

Наконец, вы можете показать график с использованием функции show().

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии вы узнали, как использовать Matplotlib для интерактивной настройки диапазона цветового отображения на изображении с использованием цветовой шкалы. Вы использовали режим приближения и перемещения, чтобы настроить vmin и vmax нормы. Приближение с использованием правой кнопки мыши расширяло vmin и vmax пропорционально выбранной области. При перемещении ползунка vmin и vmax нормы смещались в зависимости от направления движения. Вы также узнали, как добавить цветовую шкалу к графику и показать график.