plt.imshow(img) plt.subplot(332) plt.imshow(img[::-1]) #图像上下颠倒 plt.subplot(333) plt.imshow(img, origin="lower") #图像上下颠倒 img = img[::-1] plt.subplot(334) plt.imshow(img*1.0) #如果为浮点数则范围是(0.1~1.0)与颜色值0~255对应,超过会出现异常 plt.subplot(335) plt.imsho...
从前面的代码可以看出matplotlib绘图的基本过程:先利用numpy生成x,y坐标的数据,当然也可以用其他方法生成x,y坐标的数据,比如说从csv或者excel表格中读出数据,然后用plt.title()设置标题,plt.xlabel()、 plt.ylabel()设置x、y坐标的标签,再用plt.plot()方法绘图,plt.savefig()保存图片(可选项),plt.show()显示图片。
plt.ylabel('Y Axis Label') # 设置纵坐标轴标签 plt.legend(['Data1', 'Data2']) # 添加图例 plt.text(3, 8, 'This is a text') #在(3,8)位置添加文本注释 plt.scatter([2, 3], [4, 5], color='red') #在(2,4)和(3,5)位置添加红色散点标记 plt.show() 在这个例子中,我们使用了...
plt.plot(x1,y5,'mD-',label='m=10, p=10%',markersize=20) fig1 = plt.figure(1)#定义一个画图板 axes = plt.subplot(111) #画板划分1*1 的网格,在第1个位置上,如果参数为 222 则表示为2*2的网格,第2个位置上 ,222相当于2,2,2这样的参数定义 axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0...
1、基本画图 ①功能 1、画图 2、显示框设置(大小,编号) 3、线条设置(颜色,粗细,样式) ②代码 #函数 x=np.linspace(-1,1,50) y=2*x+1 #第一幅图 plt.figure(num=1,figsize=(3,5)) #显示框设置(一个该函数,就是一个单另的显示框)
plt画图工具(二维图形) 1.直线图 View Code plt.grid设置网格线 2.散点图 plt.scatter(x,y,marker='o',color='r') color 颜色参数 b(blue) g(grenn) r(red) c(cyan) m(magenta) y(yellow) k(boack) w(white) marker 点的图形样式 3.柱状图...
''' matplotlib的图像都位于Figure对象中,不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行: 创建包含subplot网格的figure是一个非常常见的任务,matplotlib有一个更为方便的方法plt.subplots, 它可以创建一个新的Figure,并返回一个含有已创建的subplot对象的NumPy数组 必须调用plt.legend(或使用ax.lege...
ax.axvline(x坐标值)在x坐标值的位置画一条竖线 ax.axhline(x坐标值)在y坐标值的位置画一条横线 plt.grid()网格化 plt.show() 其他我没咋用到的: plt.xlim()x轴取值范围 plt.ylim()y轴取值范围 或者plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) plt.legend()添加图例...
随笔分类 - 画图(sns,plt,plot) 1 2 下一页 画好坏样本分布图 摘要:即是分别画好用户的分数分布图、坏样本的分数分布图,如下图 首先,分数分布图应该使用sns.kdeplot(),2个分布图就将二者放在同一个图上,最后代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 阅读...
之前了解matplotlib模块加标签主要有matplotlib.pyplot.text()和matplotlib.pyplot.annotate()两个关键函数,后者适用范围更广,今天主要谈一下前者matplotlib.pyplot.text(),简写成plt.text() 。 准备知识 在此重点讲一下plt.text()的用法和参数设置,plt.text()函数基本语法如下 ...