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法學如何使用 Matplotlib Python 中的 `imshow` 函式顯示簡單的二元分佈？
Matplotlib 是一個流行的 Python 資料視覺化包。資料視覺化是一個關鍵步驟，因為它有助於理解資料中的情況，而無需實際檢視數字並進行復雜的計算。
它有助於有效地向受眾傳達定量見解。Matplotlib 用於建立具有資料的二維圖。它帶有一個面向物件的 API，有助於將繪圖嵌入 Python 應用程式中。Matplotlib 可與 IPython shell、Jupyter notebook、Spyder IDE 等一起使用。
它是用 Python 編寫的。它是使用 NumPy 建立的，NumPy 是 Python 中的數值 Python 包。
可以使用以下命令在 Windows 上安裝 Python：
pip install matplotlib
Matplotlib 的依賴項為：
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
二元分佈是指存在兩個獨立隨機變數時某個事件發生的機率。
`imshow` 函式通常用於在 Matplotlib 中顯示影像以及繪圖。
讓我們瞭解如何使用 Matplotlib 繪製二元分佈：
示例
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
np.random.seed(9654241)
delta = 0.025
x = y = np.arange(−4.5, 4.5, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(−X**2 − Y**2)
Z2 = np.exp(−(X − 1)**2 − (Y − 1)**2)
Z = (Z1 − Z2) * 2
fig, ax = plt.subplots()
plt.title('A bivariate distribution')
plt.xlabel('x−axis')
plt.ylabel('y−axis')
im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear',
origin='lower', extent=[−3, 3, −3, 3],
vmax=abs(Z).max(), vmin=−abs(Z).max())
plt.show()輸出
解釋
匯入所需的包並定義其別名以方便使用。
使用 `random` 庫的 `seed` 函式建立資料。
使用 `Numpy` 庫為兩個不同的資料集建立資料。
使用 `figure` 函式建立一個空圖。
使用 `subplot` 函式在同一圖中建立 2 個單獨的繪圖。
使用 `plot` 函式繪製資料。
使用 `set_xlabel`、`set_ylabel` 和 `set_title` 函式為 X 軸、Y 軸和標題提供標籤。
使用 `imshow` 函式將圖形分配給變數。
使用 `show` 函式在控制檯中顯示它。
更新於：2021年1月18日
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