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在Python Bokeh中使用插值绘制图像,就像matplotlib?

在Python Bokeh中使用插值绘制图像,可以通过使用Bokeh的ImageGrid组件来实现。Bokeh是一个用于创建交互式可视化的Python库,它提供了丰富的绘图工具和组件。

要在Bokeh中使用插值绘制图像,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.transform import linear_cmap
from bokeh.palettes import Viridis256
  1. 创建一个figure对象,并设置图像的大小和标题:
代码语言:txt
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p = figure(width=800, height=600, title="Interpolated Image")
  1. 定义图像的数据源,可以使用ColumnDataSource来存储图像数据:
代码语言:txt
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# 假设有一个二维数组data表示图像数据
data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(image=[data]))
  1. 使用image方法在图像上绘制插值图像:
代码语言:txt
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# 使用linear_cmap定义颜色映射
color_mapper = linear_cmap(field_name='image', palette=Viridis256, low=min(data), high=max(data))

# 绘制图像
p.image(image='image', x=0, y=0, dw=1, dh=1, color_mapper=color_mapper, source=source)
  1. 显示图像:
代码语言:txt
复制
show(p)

这样就可以在Bokeh中使用插值绘制图像了。Bokeh提供了丰富的绘图工具和组件,可以根据具体需求进行定制和扩展。在实际应用中,可以根据需要调整图像的大小、颜色映射等参数,以及添加交互功能和其他图形元素。

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