例如,可以使用plt.figure()创建一个图形对象,然后使用plt.imshow()显示图像数据,再使用plt.axis()设置坐标轴范围,最后调用plt.show()显示图像。 在Matplotlib中,可以使用`plt.savefig()`方法保存绘制的图像。该方法可以将当前的图形对象保存为图像文件。 以下是保存图像的基本用法: importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制...
plt.imshow 对二维数组进行可视化操作 '''importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt points=np.arange(-5,5,0.01)#生成1000个数xs,ys=np.meshgrid(points,points)#np.meshgrid接收两个一维数组z=np.sqrt(xs**2+ys**2)#计算算数平方根plt.imshow(z,cmap=plt.cm.gray)#可视化二维数组,并设置为灰色plt.tit...
先使用plt.imshow来创建并配置图像。 然后使用plt.show来实际显示图像。 原因: plt.imshow创建图像对象并配置其属性,但不会显示图像。 plt.show实际上显示所有已经配置好的图形,包括由plt.imshow创建的图像。 举个完整的例子: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个随机的二维数组data=np.random.rand...
plt.imshow(I, cmap='RdBu') cb = plt.colorbar(label='color bar settings') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 而整个imshow()函数中的数组的值,则可以通过plt.colorbar()来展示。之后会在右边出现一条颜色bar,而bar的刻度范围(默认情况下)对应的正是数组的最大值到最小值的范围。 x = np.linspace(...
在Matplotlib 中,`plt.imshow()` 函数用于显示图像。具体来说,`plt.imshow()` 函数可以将二维数组或图片数据作为输入,并以图像的形式显示出来。它通常用于可视化...
用法以既步骤：1、给出一张图片。2、用python读取图片：img = mpimg.imread('a.gif')注意：这里的gif就是上图，虽然是gif格式，但却只有一帧图片，因此是可以读取的；img实际上是一个多维列表。把数组在转化为图片：plt.imshow(img)：3、img[:,:,1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是...
plt.imshow() 在里面放入数据就好,可以是narray的数据,格式为[h , w ,C] ,h高,w宽,C颜色通道 要想同时显示几张图,可以和plt.subplot一起用。 plt.figure() for i in range(1,4) plt.subplot(2,2,i) plt.imshow(imgdata[i]) #[h , w, c] ...
plt.show用法plt.show()是matplotlib.pyplot模块下的一个函数,用于显示绘制的图形。 plt.show()函数在新窗口打开一幅图像,并且提供了对图像进行操作的按钮。 使用示例: 1.创建一个图形对象:plt.figure()。 2.显示图像数据:plt.imshow()。 3.设置坐标轴范围:plt.axis()。 4.显示图像:plt.show()。
plt.imshow()会自动根据输入数据调整坐标轴的比例;这可以通过参数来设置,例如,plt.axis(aspect='image')能让 x 和 y 轴的单位一致。...首先定义数据集,从多元高斯分布中获得x和y数组: mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal(mean...我...
plt.imshow(src_image) # plt.title('original image') plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(dense_map) # plt.title('dense map') plt.text(25, 25, 'pred crowd count:%.4f ' % dense_pred_count, fontdict={'size': 10, 'color': 'red'}) plt.axis('off') plt.tight_layout(...