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基于Numpy 2d数组创建具有自定义单元格宽度和高度的NonUniformImage

是一种在Python中使用Numpy库创建非均匀图像的方法。NonUniformImage是Matplotlib库中的一个类，用于绘制具有不同单元格宽度和高度的图像。

NonUniformImage的主要参数包括数据数组、x坐标数组、y坐标数组和颜色映射。数据数组是一个二维Numpy数组，表示图像的像素值。x坐标数组和y坐标数组分别是二维Numpy数组，用于指定每个像素的位置。颜色映射用于将像素值映射到颜色。

使用NonUniformImage可以创建各种类型的非均匀图像，例如热图、密度图等。它在科学计算、数据可视化和图像处理等领域有广泛的应用。

以下是一个示例代码，演示如何使用Numpy创建具有自定义单元格宽度和高度的NonUniformImage：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import NonUniformImage

# 创建数据数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建x坐标数组和y坐标数组
x = np.arange(11)
y = np.arange(11)

# 创建NonUniformImage对象
fig, ax = plt.subplots()
im = NonUniformImage(ax, interpolation='bilinear')

# 设置数据和坐标
im.set_data(x, y, data)

# 设置颜色映射
im.set_cmap(plt.cm.jet)

# 添加NonUniformImage对象到图形中
ax.images.append(im)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个随机的10x10的数据数组。然后，我们创建了x坐标数组和y坐标数组，它们的长度比数据数组的长度多1，用于指定每个像素的位置。接下来，我们创建了一个NonUniformImage对象，并设置了数据、坐标和颜色映射。最后，我们将NonUniformImage对象添加到图形中并显示出来。

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