w,h=canvas.get_width_height()# 解码string 得到argb图像 buf=np.fromstring(canvas.tostring_argb(),dtype=np.uint8) 转换fig对象为argb string编码对象 以matplotlab 的 fig 对象为目标,获取 argb string编码图像 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 引入 ImageimportPIL.ImageasImage # ...
@param fig a matplotlib figure @return a numpy 3D array of RGBA values """ importPIL.ImageasImage # draw the renderer fig.canvas.draw() # Get the RGBA buffer from the figure w,h=fig.canvas.get_width_height() buf=np.fromstring(fig.canvas.tostring_argb(),dtype=np.uint8) buf.shape=...
如果想要以圆点的样式,来代替图 1 中的线条样式,那么可以使用“ ob”作为 plot() 的格式化字符。如下所示: importnumpy as np frommatplotlibimportpyplot as plt x=np.arange(1,11) y=2*x+5 plt.title("Matplotlib demo1") plt.xlabel("x axis") plt.ylabel("y axis") plt.plot(x,y,"ob") plt...
1、绘制图像、点和线 from PIL import Image from pylab import * #读取图像到数组中 im = array(Image.open("empire.jpeg")) #绘制图像 imshow(im) #一些点 x = [100, 100, 400, 400] y = [200, 500, 200, 500] #使用红色星状标记绘制点 plot(x, y)#默认为蓝色实线 # plot(x, y, 'r*...
subplot()都用于在全局绘图区域内创建子绘图区域,其参数表示将全局绘图区域分成nrows 行和ncols 列,并根据先行后列的计数方式在plot_number 位置生成一个坐标系,实例代码如下,三个参数关系如图10.3 所示。其中,全局绘图区域被风割成3x2 的网格,其中,在第4 个位置绘制了一个坐标系; ...
plt.plot(xp, polyval(p2, xp), "b-") plt.show() fig.canvas.draw() X = np.array(fig.canvas.renderer._renderer) X.shape 输出:(480L、640L、4L) 版本2 def fig2data ( fig ): """ @brief Convert a Matplotlib figure to a 4D numpy array with RGBA channels and return it ...
1importmatplotlib.pyplot as plt2importnumpy as np3importmatplotlib4matplotlib.rcParams['font.family'] ='KaiTi'5matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']6x = np.arange(1,11)7y = 2 * x + 58plt.title("测试")9plt.xlabel('x轴')10plt.ylabel('y轴')11plt.plot(x,y,'oc')12...
matplotlib.use('TkAgg')# 重新导入pyplot以应用新后端importmatplotlib.pyplotasplt# 在新图形中显示保存的图像plt.figure()img=plt.imread('semilogy_plot.png')plt.imshow(img)plt.axis('off')# 隐藏坐标轴plt.show()
调用模块的plot函数绘图。 >>> plt.plot(x,y) 调用模块的savefig函数把图形保存为矢量图。 >>> plt.savefig('H:\示例\第9章\plt_line.svg') 用浏览器打开矢量图,效果如图9-10所示。 图9-10 plot函数包括许多参数,除了数据之外,常用的参数如下:color表示折线的颜色,marker表示折线上数据点处的标记风格,lin...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (16, 12))x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])y = np.array([3, 5, 7, 6, 2, 6, 10, 15])plt.plot(x, y, 'r', lw = 5)# 指定线的颜色和宽度 ...