在一个图中显示多个图像的最简单方法可能是使用 add_subplot() 启动子图并使用 imshow() 方法显示每个...
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,cmap='viridis')axes[0,0].set_title('Image 1 - how2matplotlib.com')axes[0,1].imshow(image2,
imread('images/my_square_function.png') print(img.shape, img.dtype) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() def plotting_image_genetated(): """ 图像数据 """ img = np.arange(100 * 100).reshape(100, 100) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img, cmap="hot") img = np....
imshow根据数组绘制图像 代码语言:javascript 复制 matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs)...
plt.imshow(x, cmap=plt.cm.hot)#显示右边颜色条plt.colorbar() plt.savefig('imshow_demo.png') 例子二 importnumpy as npimportmatplotlib.cm as cmimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib.cbook as cbookfrommatplotlib.pathimportPathfrommatplotlib.patchesimportPathPatch ...
plt.imshow(x, cmap) 1. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.rand(10, 10) plt.imshow(x, cmap=plt.cm.hot) # 显示右边颜色条 plt.colorbar() plt.savefig('imshow_demo.png') 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
imread()和imshow()提供了简单的图像载入和显示功能. plt.imread() 从图像文件读入数据,得到一个表示图像的NumPy数组。它的第一个参数是文件名或文件对象,format参数指定图像类型,如果省略,就由文件的扩展名决定图像类型。 对于灰度图像,它返回一个形状为(M,N)的数组;对于彩色图像,返冋形状为(M,N,C)的数组。
[0.25, 0.95, 0.5, 0.05]) im = ax.imshow(data, cmap='gist_earth') fig.colorbar(im, cax=cax, orientation='horizontal') plt.show() 收藏评论 单独绘制 colorbar¶ 评论 参考:https://zhajiman.github.io/post/matplotlib_colorbar/ 评论 In [10]: fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize...
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在开始绘制矩形之前,我们需要了解Matplotlib中图像显示的基本原理和坐标系统。Matplotlib使用imshow()函数来显示图像,而绘制图形则主要依赖于pyplot模块。 1.1 显示图像 首先,让我们看一个简单的例子,展示如何在Matplotlib中显示图像: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的图像image=np.random.rand(...