大家好，我是顺亿，今天我们来聊聊matplotlib中一个很实用的函数——imshow()。这个函数在绘图方面特别有用，尤其是处理二维数据时。接下来，我们就一步步来揭开它的神秘面纱。
一、引入matplotlib函数库
首先，你得有一个matplotlib库。在Windows平台上，你可以直接下载exe文件安装。安装完成后，我们使用import matplotlib.pyplot as plt来引入pyplot模块，这样就可以用plt来代替matplotlib.pyplot了。
二、Figure和Subplot
matplotlib的图像都位于Figure对象中，简单来说，就是创建了一个空的图像窗口。你可以用plt.figure()来创建一个新的Figure。接下来，你需要用add_subplot()来创建一个或多个子subplot绘图区。
三、绘制z = sqrt(x^2+y^2) 的二维函数输出图像
（1）准备数据
我们使用NumPy模块来生成二维数组，对应于所有的（x，y）对。这里有一个例子：
import numpy as np
points = np.arange(-5,5,0.01) #产生1000个-5到5等间隔的点
xs,ys = np.meshgrid(points,points) #np.meshgrid()接受两个一维数组产生两个二维矩阵（（x，y）对）。
z = np.sqrt(xs**2+ys**2) #计算z = sqrt(x^2+y^2)的值
（2）绘图
接下来，我们使用imshow()函数来绘制图像。这里有几个例子：
ax = fig.add_subplot(221) #第一个子图
ax.imshow(z) #默认配置
ax = fig.add_subplot(222)#第一个子图
ax.imshow(z,cmap = plt.cm.gray) #第二个子图,使用自定义的colormap（灰度图）
ax = fig.add_subplot(223)#第一个子图
ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool)#第二个子图,使用自定义的colormap
ax = fig.add_subplot(224)#第一个子图
ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot)#第二个子图,使用自定义的colormap
plt.show() #显示图像
这样，漂亮的图像就出来了。你可能注意到，图的坐标是0-1000。这是因为我们传入的z矩阵是1000×1000的，z的索引其实就是图像的坐标，而其值通过图的颜色表现出来。
小结与拓展
今天我们学习了如何使用matplotlib的imshow()函数来绘制二维数据。这个函数非常强大，可以用于很多场景。如果你对matplotlib的其他功能感兴趣，可以关注我们的网站趣航编程网，了解更多内容。
我是顺亿，我们下期再见！