默认情况下，颜色会伴随着参数从 （青蓝）到 （红色）到 （青蓝）的变化而改变：

默认情况下，模数较大的复数对应的颜色会较浅：

未知、符号或有缺失值得参数都显示为深红色：

为单元格指定具体颜色：

绘制一个长短不一的数组，在较短行的右边做填充：

带有值 None 的单元格用背景色进行渲染：

绘制稀疏数组：

绘制数字数组：

添加网格：

添加图例：

关掉默认阴影：

改变颜色函数：

使用阴影图示如 ComplexPlot：

选择一个颜色函数和阴影图示：

默认情况下，绘图的高宽比是自动确定的：

使用数值指定高宽比：

设置 AspectRatio1 使高度与宽度相同：

AspectRatioFull 调整高度和宽度以紧密贴合其他构造：

默认情况下，ComplexArrayPlot 使用边框而非轴：

使用轴而非边框：

使用 AxesOrigin 可指定轴相交处：

分别显示每条轴：

在 轴上放置标签：

在 y 轴上放置标签：

指定轴标签：

轴的位置是自动确定的：

为轴指定一个明确的原点：

更改轴的样式：

为每条轴指定一个样式：

对刻度和轴使用不同的样式：

对标签和轴使用不同的样式：

Background 通常只可在边缘看到：

只要明确输入了 None，就能直接看到背景颜色：:

对于在绘图范围外的值，默认情况下也可以直接看到 Background：

ClippingStyle 覆写背景颜色：

默认设置是将在 绘图范围外的 的值显示为背景颜色：

将在绘图范围外的值显示为红色：

将较小的值显示为黑色，较大的值显示为红色：

默认情况下，复数 的值由 Arg[z] 上色并由 Abs[z] 添加阴影：

根据 Abs[z] 关闭阴影功能：

根据 Hue 将从 0 到 1 的模数值映射到颜色上：

将纯函数用作颜色函数：

使用 ColorData 中有名称的渐变颜色：

指定一个阴影图式：

指定颜色函数和阴影图式：

设置 ColorFunctionScalingTrue，则值会首先被缩放至 0 到 1 之间：

使用通过 Re[z]、Im[z]、Abs[z] 或 Arg[z] 为复值 上色的颜色函数：

默认情况下，在应用颜色函数前会将值缩放至 0 到 1 之间：

选择在应用颜色函数之前不要缩放参数：

一些颜色函数并非循环状，所以颜色只能在一条小颜色带上变化：

为明确的值指定颜色规则：

为样式指定颜色规则：

如果不应用任何颜色规则的话，则会使用 ColorFunction：

该数组可以包括符号值：

通过为 _ 添加规则可实施一个“默认颜色”：

用给定的顺序使用规则：

默认情况下，在整数坐标处绘制数据：

为数据指定一个范围：

使用复数对为数据指定范围：

指定数据范围的左下角：

指定数据范围的右上角：

倒转行序：

边框刻度给出原始行数：

倒转行序和列序：

倒转列序：

使用 Epilog 可叠加在其他图形上：

Epilog 使用标准 Graphics 坐标系统：

图形可以是透明的：

使用 MaxPlotPoints 可以在每个方向上明确限制绘制的元素的数量：

在所有单元格中间都插入网格线：

插入 1 条行网格线和 3 条列网格线：

为前四列添加网格线：

为网格线指定样式：

为网格线设置样式：

为行线和纵线设置不同的样式：

默认情况下不使用图例：

自动生成图例：

PlotLegends 自动识别有名称的 ColorFunction：

PlotLegends 不会识别用户自定义的 ColorFunction，但是用户仍然可以构建合适的图例：

使用 Placed 改变图例的位置：

绘制所有元素：

绘制 的值，其中 1≤Abs[z]≤2：

绘制 的值，其中 Abs[z]≤2：

PlotRange 的前两个条目指定了要包括的行和列的范围：

使用有详细刻度和图例的主题：

将图例移至绘图下方：

生成纯离散二维正弦曲线：

计算二维傅立叶变换：

展示原始数据和其傅立叶变换. 在第二个绘图中，第四行和第六列（从左上角开始数）的浅色方块告诉我们对应的频率分别为 3 和 5：

为离散正弦曲线生成线性复合函数：

在傅立叶变换中识别分量频率：

展示二维数据和其傅立叶变换：

使用 ColorRules 为傅立叶变换设置阈值：

只显示傅立叶变换的左上部分：

为被圆形小孔折射的光线强度建模：

展示折射模式和其傅立叶变换：

创建数据并通过将列往左移动的方法调整数据：

绘制了傅立叶变换的幅度，但这并未显示可能有用的相位信息. 观察中间的绘图中其他的信息：

注意傅立叶变换中 ComplexArrayPlot 的变化和 ArrayPlot 没有变化：

使用复数绘制稀疏矩阵：

绘制一个随机复值矩阵：

直观判断该矩阵被对角化：

在矩阵分解中可视化该矩阵：

直观比较克罗内克积：

用在 1, ±^{2π /3} 处的根定义一个复值函数：

计算对应的牛顿映射：

为多个初始值计算 的根的近似值：

展示吸引盆：

使用无无限数量的根 , 来定义复值函数：

计算对应的牛顿映射：

注意根只有三个不同的参数值， 和 ：

为不同初始值计算 的根的近似：

展示吸引盆，使用阴影来强调根模数依赖：

用在 1, ±^{2π /3} 处的根定义一个复值函数：

牛顿方法有二阶收敛性，但哈雷方法有三阶收敛性：

为不同初始值计算 的根的近似：

为哈雷方法显示吸引盆：

显示有两个参数的矩阵的特征值：

定义一个矩阵：

计算其特征值：

矩阵 的 ϵ-伪谱是复平面中 值的合集，该复平面中 (m-λ I)^-1 的范数大于 . 为 ϵ=1,1/2,1/4,1/8,1/16,1/32 绘制ϵ-伪谱，并注意白点处的特征值：

如果使用最大特征值而非 (m-λ I)^-1 的范数，则可以添加参数信息：

创建一个托普利兹矩阵：

做一个类似 ϵ-伪谱的图：

使用有名称的矩阵：

做一个类似光谱画像的图：

可视化复数元胞自动机：

计算复值函数的迭代：

展示宽度为 10 的数据：

迭代似乎在不同的常数情况下收敛：

对一些精心挑选的常数，迭代呈周期性变化：

设 是复数系数 的对数函数. 思考在 时数列 ，. 在未为 设定边界的情况下计算 的近似值，并可视化该区域：

用黑色高亮高斯素数：

绘制一个傅立叶矩阵：

分别用黑色和灰色高亮纯实数条目和纯虚数条目：