# 需要导入模块: from matplotlib.axes import Axes [as 别名]# 或者: from matplotlib.axes.Axes importset_axis_off[as 别名]defdisplay_image(self):# plot and save the imageimg = self.compute_image()# clear previous figureself.fig.clf()# setup plotax = Axes(self.fig, [0,0,1,1])# rem...
set_axis_off() # disable axis ax.set_xlim((self.xmin, self.xmax)) ax.set_ylim((self.ymin, self.ymax)) ax.set_xticklabels([]) ax.set_yticklabels([]) ax.imshow(img, cmap=pl.get_cmap(self.cmap), interpolation='nearest', extent=[self.xmin, self.xmax, self.ymin, self.ymax...
Axes 的实例通过回调属性支持回调。 matplotlib.axes.Axes.set_axis_off() 函数 matplotlib 库的 axes 模块中的 Axes.set_axis_off() 函数用于关闭 x 轴和 y 轴,这会影响轴线、刻度、刻度标签、网格和轴标签。 语法:Axes.set_axis_off(self) 参数:此方法不接受任何参数。 返回:此方法不返回任何内容。 以下...
set_axis_on() ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_axis_on() \ Example') plt.show() 输出: 范例2: # Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.tri as mtri import numpy as np x = np.asarray([0, 1, 2, 3, 0.5, 1.5, 2.5, 1, 2, ...
ax.set_axis_off()隐藏了子图的坐标,然后计算得到N*N像素的结果图像数组ds,接着使用ax.imshow()函数将ds在子图上画出来。该函数将ds二维数据视为一幅二维图像,ds内的每一个元素则对应图像中的一个像素点。imshow()函数内的cmap函数对应一个颜色映射对象,该对象负责把元素的值(就是复数c的逃逸时间)转换成对应...
set_axis_off() ax.set_xlim(ax.dataLim.xmin, ax.dataLim.xmax) ax.invert_yaxis() fig = pl.figure(figsize=(7,4.5)) fig.patch.set_facecolor("papayawhip") for i in xrange(6): ax = fig.add_subplot(231+i) draw(ax, rules[i]) fig.subplots_adjust(left=0,right=1,bottom=0,top=1...
(ax): ax.margins(0.2) ax.set_axis_off() ax.invert_yaxis() def nice_repr(text): return repr(text).lstrip('u') def math_repr(text): tx = repr(text).lstrip('u').strip("'").strip("$") return r"'\${}\$'".format(tx) def split_list(a_list): i_half = len(a_list) /...
(face,cmap='gray')#显示原始的图<matplotlib.image.AxesImage object at 0x00000000078FC198>ax1.set_axis_off()#不显示坐标轴ax2.imshow(np.absolute(grad),cmap='gray')#显示卷积后的图<matplotlib.image.AxesImage object at 0x00000000078FCE48>ax2.set_axis_off()#不显示坐标轴fig.show()#显示绘制好...
>>>ax1.set_axis_off()#不显示坐标轴 >>>ax2.imshow(np.absolute(grad),cmap='gray')#显示卷积后的图 <matplotlib.image.AxesImageobjectat0x00000000078FCE48> >>>ax2.set_axis_off()#不显示坐标轴 >>>fig.show()#显示绘制好的画布 1
imshow(tif_data01,extent = extent,norm = norm,cmap = 'jet') ax[0].set_axis_off() im2 = ax[1].imshow(tif_data02,extent = extent,norm = norm,cmap = 'jet') ax[1].set_axis_off() im3 = ax[2].imshow(tif_data03,extent = extent,norm = norm,cmap = 'jet') ax[2].set_...