1,100)y=np.linspace(0,1,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=X*Y# 创建一个新的图形fig=plt.figure(figsize=(8,6))# 使用figimage()函数绘制图像,并设置多个参数plt.figimage(Z,cmap='plasma',xo=50,yo=50,alpha=0.7,norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=1),origin='lower')# 添加标题plt.title("Ho...
vmin,vmax:两个数值,用于把输入参数标准化到 [0,1] 内 或者使用 mpimg.pil_to_array(pilImage),将 PIL 对象转换成矩阵 也可以使用 plt.matshow(A, fignum = None, **kwargs),与 imshow 的区别在于,A 只能是一个灰度的矩阵,参数和 imshow 的基本相同,fignum 定义了使用的 figure(画布): None 即新打...
defdata_3d():# 创建一个新的图形fig=plt.figure()# 创建一个3D坐标系,不自动添加到图形中(处理了更新的matplotlib用法)ax=Axes3D(fig,auto_add_to_figure=False)# 手动将坐标系添加到图形中fig.add_axes(ax)# 生成X和Y数据,范围从-4到4,步长为0.25X=np.arange(-4,4,0.25)Y=np.arange(-4,4,...
维度(类plt.Axes的一个实例)就是你上面看到的图像,一个有边界的格子包括刻度和标签,最终还有我们画在上面的图表元素。在本书中,我们会使用变量名fig来指代图形对象,以及变量名ax来指代维度变量。 一旦我们创建了维度,我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上...
from matplotlib import animation#引入新模块 fig,ax=plt.subplots() x=np.arange(0,2*np.pi,0.01)#数据为0~2PI范围内的正弦曲线 line,=ax.plot(x,np.sin(x))# line表示列表 #构造自定义动画函数animate,用来更新每一帧上x和y坐标值,参数表示第i帧 def animate(i): line.set_ydata(np.sin(x+i/...
在Matplotlib 中,图形(类plt.Figure的一个实例)可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的容器。维度(类plt.Axes的一个实例)就是你上面看到的图像,一个有边界的格子包括刻度和标签,最终还有我们画在上面的图表元素。在本书中,我们会使用变量名fig来指代图形对象,以及变量名ax来指代维度变量。
canvas = FigureCanvasAgg(fig) #在figure的中心添加一个文本 fig.text(0.5,0.5,'fig_center') s, (width, height) = canvas.print_to_buffer() from PIL import Image im = Image.frombytes("RGBA", (width, height), s) im.show() 1.
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一些示例图像image1=np.random.rand(10,10)image2=np.random.rand(10,10)image3=np.random.rand(10,10)image4=np.random.rand(10,10)fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))# 在每个子图中显示一个图像axes[0,0].imshow(image1,cm...
fig.savefig('my_figure.png') 两种画图接口 Matlab风格接口 plt.figure() plt.subplot(2,1,1)#行、列、字图编号 plt.plot(x, np.sin(x)) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(x, np.cos(x)) plt.show() 这种绘图方式会持续跟踪当前的图像和坐标轴 面向对象接口 #先创建网形网格 #ax 是包含两个Axes...
fig.add_axes(ax) ax.imshow(im) #显示图片 plt.savefig('flower.jpg',dpi = dpi) plt.close('all') #当为批量处理图片时,每保存一个图片就关闭该窗口,否则会弹出很多 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 对于这种情况有的时候可以完全消除白边,有的时候会留一点,也不是很清楚为什么。