importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据x=np.linspace(0,10,10)y=np.sin(x)# 绘制折线图plt.plot(x,y,marker='o')# 调整 Label 位置foriinrange(len(x)):plt.annotate(f'({x[i]:.1f},{y[i]:.1f})',(x[i],y[i]),textcoords="offset points",xytext=(0,5),ha='center...
importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()line1,=ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label="Important")line2,=ax.plot([1,2,3,4],[4,3,2,1],label="Not Important")forlineinax.lines:ifline.get_label()=="Important":line.set_linewidth(3)else:line.set_linewidth(1)ax.legend()...
x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)fig,ax=plt.subplots()scatter=ax.scatter(x,y,c='red',s=50)scatter.set_label('Random Points - how2matplotlib.com')ax.legend()plt.title('Scatter Plot with Label')plt.show() Python Copy Output: 在这个例子中,我们创建了一个散点图,并为散点...
'r-')line2,=ax.plot(x,np.cos(x),'b--')scatter=ax.scatter(x[::10],np.sin(x[::10]),c='g')line1.set_label('Sine wave from how2matplotlib.com')line2.set_label('Cosine wave from how2matplotlib.com')scatter.set_label('Sampled points from how2matplotlib.com')ax.legend()...
其中参数xycoords=‘data’ 是说基于数据的值来选位置, xytext=(+30, -30) 和 textcoords=‘offset points’ 对于标注位置的描述 和 xy 偏差值, arrowprops是对图中箭头类型的一些设置. 添加注释 text plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$', ...
首先,你需要导入matplotlib的pyplot模块。这是Python中常用的绘图库之一。 python import matplotlib.pyplot as plt 创建图形和坐标轴对象: 使用plt.figure()创建一个图形对象,并使用plt.subplot()创建一个坐标轴对象。如果你不需要创建多个子图,也可以直接使用plt.plot()等函数来绘制图形。 python plt.figure() ax...
{"imageData":"something too long",# 原图像数据 通过该字段可以解析出原图像数据"shapes":[# 每个对象的形状{# 第一个对象"points":[# 边缘是由点构成,将这些点连在一起就是对象的边缘多边形[165.90909090909093,# 第一个点 x 坐标36.909090909090935# 第一个点 y 坐标],……[240.90909090909093,15.90909090909...
pts = s['points'] x1, y1 = pts[0] x2, y2 = pts[1] x = (x1 + x2) /2/ w0 y = (y1 + y2) /2/ h0 w =abs(x2 - x1) / w0 h =abs(y2 - y1) / h0 cid = cls2id[s['label']] labels.append([cid, x, y, w, h])returnnp.array(labels), image_pathdeflabelme...
{"imageData":"xxxxxx",# 原图像数据通过b64编码生成的字符串数据,这里不重要,只需要知道是图像数据的另一种存储形式"shapes":[# 所有对象的形状,鼠标点击的轮廓坐标点,填充颜色等{# 第一个对象"points":[# 边缘是由点构成,实际上就是物体的轮廓坐标[165.90909090909093,# 第一个点 x 坐标36.909090909090935# ...
x, y, width, height, rotation = self.convert_points_to_relative_xywhr(points,images_obj) # 标签(Labels)组件预测 label_prediction = { 'from_name': 'label', 'id':str(ocr_id), 'to_name': 'image', 'type': 'labels', 'original_width':img_width, ...