# 重构成w h4(argb)图像 buf.shape=(w,h,4)# 转换为RGBAbuf=np.roll(buf,3,axis=2)# 得到 ImageRGBA图像对象(需要Image对象的同学到此为止就可以了)image=Image.frombytes("RGBA",(w,h),buf.tostring())# 转换为numpy array rgba四通道数组 image=np.asarray(image)# 转换为rgb图像 rgb_image=imag...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importcv2 deffig2data(fig): """ fig = plt.figure() image = fig2data(fig) @brief Convert a Matplotlib figure to a 4D numpy array with RGBA channels and return it @param fig a matplotlib figure @return a numpy 3D array of RGBA values """ ...
1. UpdateFrame类importnumpyasnpclassUpdateFrame:"""This is class for FunctionAnimation in Matplotli...
1importnumpy as np2print('(1)\n',np.array([1,2,3],dtype=int))#创建数组,dtype是数据的类型3print('(2)\n',np.arange(1,10,2))#x到y,i为步长4print('(3)\n',np.linspace(1,10,10))#x到y,等分成n个元素5print('(4)\n',np.random.rand(3,3))#随机生成m行n列的数组6print('(...
importnumpy as np#用np来代替numpy (2)生成数组(创建数组) 1importnumpy as np2print(np.array([1, 2, 3, 4, 5]))#把列表转换为数组3print(np.array((1, 2, 3, 4, 5)))#把元组转换成数组4print(np.array(range(5)))#把range对象转换成数组5print(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6...
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 ...
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) c = np.arange(1, 6) print(f'a:{a}') print(f'b:{b}') print(f'c:{c}') print('a.dtype:', a.dtype) print('type(a):', type(a)) ...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp #plot 1: x=np.array([0,6]) y=np.array([0,100]) plt.subplot(2,2,1) plt.plot(x,y) plt.title("plot 1") #plot 2: x=np.array([1,2,3,4]) y=np.array([1,4,9,16]) plt.subplot(2,2,2) ...
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 ...
plotnonfinite::布尔值,设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。**kwargs::其他参数。以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数,一个用于 x 轴的值,另一个用于 y 轴上的值:实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7...