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pylab_examples_Examples a0_image_demo. |
H.Kamifuji . |
- image_demo.py
この事例は、Windows10_1909 で Python 3.9.0 環境では、動作しません。( Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) がデグレートしたのか？ )
import numpy as np import matplotlib.cm as cm import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt delta = 0.025 x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) Z = Z2 - Z1 # difference of Gaussians im = plt.imshow(Z, interpolation='bilinear', cmap=cm.RdYlGn, origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3], vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max()) plt.show()
- 実行結果( image_demo.png )
Python 3.11.2 見直しました。上記のコードでは、下記のエラーが発生します。
Traceback (most recent call last):
File "_:\image_demo.py", line 9, in <module>
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'bivariate_normal'
matplotlib 内部のエラーのようです。matplotlib の改修（先祖帰りバグの改修）を待つしかない。
Python 3.11.6 (matplotlib 3.7.1) では、下記のようなエラーがあえい、実行できない。
Traceback (most recent call last): File "M:\______\image_demo.py", line 9, in
Python 3.12.0 (matplotlib 3.8.1) では、下記のようなエラーがあえい、実行できない。Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'bivariate_normal'
Traceback (most recent call last): File "E:\______\image_demo.py", line 9, in
Python 3.11.6 (matplotlib 3.7.1) 及び Python 3.12.0 (matplotlib 3.8.1) で、見直し中、新しいサンプル(images-contours-and-fields-image-demo-py) を見つけ、下記のコードで、正常に実行できました。Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'bivariate_normal'
""" ======================== Many ways to plot images ======================== The most common way to plot images in Matplotlib is with `~.axes.Axes.imshow`. The following examples demonstrate much of the functionality of imshow and the many images you can create. """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.cbook as cbook import matplotlib.cm as cm from matplotlib.patches import PathPatch from matplotlib.path import Path # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) # %% # First we'll generate a simple bivariate normal distribution. delta = 0.025 x = y = np.arange(-3.0, 3.0, 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() im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear', cmap=cm.RdYlGn, origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3], vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max()) plt.show()Python 3.11.6 (matplotlib 3.7.1) 及び Python 3.12.0 (matplotlib 3.8.1) 共に、正常実行です。
- 参照ページ
pylab_examples_Examples code: image_demo.py
images-contours-and-fields-image-demo-py
- リリースノート
- 2023/11/26 Ver=1.04 Python 3.12.0 (matplotlib 3.8.1)で確認
- 2023/11/26 Ver=1.04 Python 3.11.6 (matplotlib 3.7.1)で確認
- 2023/04/02 Ver=1.03 Python 3.11.2 で確認
- 2020/10/31 Ver=1.01 Python 3.7.8 で確認
- 2018/12/01 Ver=1.01 初版リリース
- 関連ページ