Matplotlib是Python中令人惊叹的可视化库，用于二维阵列图。 Matplotlib是一个基于NumPy数组构建的multi-platform数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy堆栈配合使用。它由John Hunter在2002年推出。
matplotlib.pyplot.matshow()
matplotlib.pyplot.matshow()函数用于在新图形窗口中将数组表示为矩阵。将left-hand的上角设置为原点，并以水平形式显示行(数组的第一维)。根据阵列设置图形窗口的长宽比，以避免图形太短和太窄。 x轴刻度线标签位于顶部。
用法： matplotlib.pyplot.matshow(A, fignum=None, **kwargs)
参数：
- A:：这是一个类似于对象的数组，代表矩阵。它是必需的参数。
- fignum:它接受三个值，即“ None”，“ False”或整数值。如果将该值设置为“无”，则将使用自动编号创建图形的新窗口。如果该值是非零整数，则将其绘制到与给定数字对应的图形中，或者如果不存在则创建它。如果将“ 0”设置为该参数的值，则它将使用当前轴，或者如果不存在则创建一个轴。
返回值：它返回一个Axesimage类的图像。
其他参数：aslo接受imshow参数来显示图像。
范例1：
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np
# an array with linearly increasing values
array = np.diag(range(20))
plot.matshow(array)
plot.show()输出：
范例2：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
# randomly generated array
random_array = np.random.random((5, 5))
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(111)
# using the matshow() function
caxes = axes.matshow(random_array, interpolation ='nearest')
figure.colorbar(caxes)
axes.set_xticklabels(['']+alphabets)
axes.set_yticklabels(['']+alphabets)
plt.show()输出：
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自RajuKumar19大神的英文原创作品 Matplotlib.pyplot.matshow() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。