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=image[:,:,:3]...
1.Recurrence Plot (递归图) 2.Markov Transition Field (马尔可夫变迁场) 3. Gramian Angular Field (格拉米角场) 一、利用PIL库 话不多说上代码。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 importnumpy as np fromPILimportImage ''' 读取时间序列的数据 怎么读取需要你自己写 ''' #把数据转成arra...
2,1), plot_image(original, 'original') pylab.subplot(1,2,2), plot_image(filtered, filter_name) pylab.show()from skimage.morphology import skeletonizeim = img_as_float(imread('../images/dynasaur.png')[...,3])threshold = 0.5im[im <...
1、绘制图像、点和线 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 # plot(x, y, 'r*...
# pip install shapimportshap# load JS visualization code to notebookshap.initjs()# 用SHAP值解释模型的预测,相同的语法适用于LightGBM、CatBoost和scikit-learn模型explainer=shap.TreeExplainer(xgb)shap_values=explainer.shap_values(X_test)shap_values###shap_values1=np.array(shap_values).reshape(23,36)...
scikit-image,图片处理工具 pip install scikit-image 1. 2D绘图的数据可视化工具matplotlib pip install matplotlib 1. 二、图像分析 skimage模块下有许多子模块,用到一些模块中的操作函数就需要导入对应的模块,导入多个模块要用逗号分隔。 [1] skimage.io.imread(fname,as_gray) ...
plt.plot(X, y, c='k') 1. 2. 3. 结果: 2.可传入多组x, y import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt x=(3,4,5) y1=np.array([3,4,3]) y2=pd.Series([4,5,4]) plt.plot(x,y1,x,y2) # 此时x不可省略 ...
img = Image.open(r"girl.jpg").convert('L') img2, cdf = histogram_equalization(np.array(img)) plt.figure() plt.gray()# 绘制子图plt.subplot(232)# 变换函数plt.plot(cdf) plt.subplot(231) plt.hist(np.array(img).flatten(),256)# 关闭坐标轴,对上一个子图有效plt.axis('off') ...
np.array([0,0])cov_mat1 = np.array([[2,0],[0,2]])x1_samples = np.random.multivariate_normal(mu_vec1, cov_mat1,100)mu_vec1 = mu_vec1.reshape(1,2).T # TO 1-COL VECTORmu_vec2 = np.array([1,2])cov_mat2 = np.array([[1,0],[0,1]])x2_samples = np.random....
sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show 使用Seaborn的kdeplot进行绘制,结果如下。 03. 直方图 直方图,可视化一组或多组数据的分布情况。 importseabornassns importmatplotlib.pyplotasplt # 加载数据 df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True) ...