imread():读取图片文件并转换为Numpy array imshow():使用array显示图片 在处理图片时,默认的坐标原点在左上角 可以通过修改origin关键字,例如 origin='lower' 这样就符合我们理解的坐标系
>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3,4])>>>y=np.array([1,2,3,4])>>>plt.plot(x,y,'o') 输出结果如下 2. 散点图和直线图的叠加 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>plt.plot(x,y,marker='o',linestyle='--',linewidth=2) 输出结果如下 通过调整参数,可以...
运行下述代码检查Python、NumPy、Matplotlib版本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importsysimportnumpyasnpimportmatplotlibprint("Python 版本:",sys.version)print("NumPy 版本:",np.__version__)print("matplotlib 版本:",matplotlib.__version__) 三、Matplotlib详解 Matplotlib是一个用于创建数...
1、matplotlib的基本用法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #输出y=2x-1直线 x=np.linspace(-1,1,50)#50个点 y=2*x+1 plt.plot(x,y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2、figure图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #画y=2x-1直线和y=x**2...
函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) >>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj) 解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array. ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置字体以便正确显示中文 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["FangSong"] # 正确显示连字符 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False if __name__ == '__main__': # 创建两个矢量 vector1 = np.array([3, 2]) vector2 = np.arra...
DataFame or a structured numpy array. data 参数接受一个对象数据类型,所有可被索引的对象都支持,如 dict 等 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''read file fin=open("para.txt") a=[] for i in fin: a.append(float(i.strip())) a=np.array(a) a=a.reshape(9,3) '''...
subplot()是 Matplotlib 中的一个函数,用于在一个图形中创建多个子图。此外,figsize()是 Matplotlib 中的方法,您可以通过传递参数来指定图形(或图表)的大小。请参阅下面的代码示例,以便更好地理解。 importnumpyasnp # 随机采集股票价格数据 days = np.arange(1,11) ...
importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt importmatplotlib.font_manager as fm zhfont1 = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simkai.ttf') func = np.poly1d(np.array([1,2,3,4])) # 生成指定的多项式 1,2,3,4是系数 相当于f(x) = 1*x**4 + 2*x**3 + x**3 + 4*x...
无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能。 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了...