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...
class matplotlib.image.FigureImage(fig,cmap=None,norm=None,offsetx=0,offsety=0,origin=None,**kwargs)[源代码]基类:matplotlib.image._ImageBase CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例以将亮度映射到0-1Kwargs是艺术家关键字args的可选列表 方法说明 get_extent()获取图像范围:左、右、...
4, 6, 8]# 创建图形对象fig, ax = plt.subplots()ax.plot(x, y, label='Example Plot')# 设置图形标题和坐标轴标签ax.set_title('Example Plot')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel('Y-axis')# 添加图例ax.legend()# 指定文件路径和文件名,使用合法的文件名字符output_path = r"D:/image/...
canvas = FigureCanvasAgg(fig) fig.text(0.5,0.5,'fig_center') #请注意下面的axes定义 ax = Axes(fig,[0.1,0.2,0.3,0.8]) fig.add_axes(ax) s, (width, height) = canvas.print_to_buffer() from PIL import Image #调用PIL im = Image.frombytes("RGBA", (width, height), s) im.show() ...
fig= plt.figure()ax= plt.axes() 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,...
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。
ax = Axes3D(fig) # X, Y value x = np.arange(-4, 4, 0.25) y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(x, y) # x-y 平面的网格 R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) # height value Z = np.sin(R) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt....
fig = plt.figure() ax = plt.axes() 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...
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个新的Figure对象fig = plt.figure()# 获取当前图形的DPIcurrent_dpi = fig.get_dpi()print("Current DPI:", current_dpi)# 设置图形的新DPIfig.set_dpi(150)# 获取更新后的图形DPIupdated_dpi = fig.get_dpi()print("Updated DPI:", updated_dpi)# 显示图形pl...
Image('aexs-mat.jpg') Out[4]: 4 画布布局 4.1 坐标体系 图像坐标:图像坐标将一张图的左下角视为原点,将图像的x方向和y方向总长度都看做1。x方向的0.2就是指20%的图像在x方向的总长,y方向0.8的长度指80%的y方向总长。fig.transFigure,ax1.transAxes ...