热图：
Display an image on the axes.
可以用来比较两个矩阵的相似程度
mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向)
imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, data=None, **kwargs)
X - array_like, shape (n, m) or (n, m, 3) or (n, m, 4)；Display the image in `X` to current axes.
X 可以是数组array，或PIL image，若为数组，它following shapes and types
- M * N -- values to be mapped (float or int)；该数组形式基于norm（将标量映射到标量 mapping scalar to scalar）和 cmap（将标准标量映射到颜色mapping the normed scalar to a color）
- M * N * 3 -- RGB (float or uint8)
- M * N * 4 -- RGBA (float or uint8)
RGB和RGBA阵列的元素表示M * N图像的像素。 对于浮点数，所有值应在[0 .. 1]的范围内，对于整数，所有值应在[0 ... 255]的范围内。 超出范围的值将被剪切到这些边界。
cmap - optional, default: None
aspect - ['auto' | 'equal' | scalar], optional, default: None
auto - 则更改图像宽高比以匹配轴的宽高比。
equal - If 'equal', and `extent` is None, 则更改轴纵横比以匹配图像的纵横比。 If `extent` is not `None`, 则更改轴纵横比以匹配范围。interpolation - string, optional, default: None ,
Acceptable values are 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric', 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc',
'lanczos'norm - : `~matplotlib.colors.Normalize`, optional, default: None 略
vmin, vmax - scalar, optional, default: None
`vmin`和`vmax`与norm结合使用以标准化亮度数据。 注意，如果传递一个`norm`实例则`vmin`和`vmax`的设置将被忽略。
alpha - scalar, optional, default: None
介于0（透明）和1（不透明）之间。RGBA input data 时 alpha 参数自动忽略
origin : ['upper' | 'lower'], optional, default: None
将数组的[0,0]索引放在轴的左上角( upper) 或左下角( lower) 。 如果为None，则默认为rc`mage.origin`。
extent : scalars (left, right, bottom, top), optional, default: None
数据坐标中左下角和右上角的位置。 如果为“无”，则定位图像使得像素中心落在基于零的（行，列）索引上。
shape : scalars (columns, rows), optional, default: None
For raw buffer images
filternorm - scalar, optional, default: 1
filterrad - scalar, optional, default: 4.0
示例
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn = 1000# 用meshgrid生成一个二维数组x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), np.linspace(-3, 3, n))z = (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)# 画图plt.figure('Hot', facecolor='lightgray')plt.title('hotshot', fontsize=20)plt.xlabel('x', fontsize=14)plt.ylabel('y', fontsize=14)plt.tick_params(labelsize=10)plt.grid(linestyle=':')plt.imshow(z, cmap='jet', origin='low')plt.colorbar().set_label('z', fontsize=14)plt.show() 
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