import matplotlib.pyplotasplt# plt 用于显示图片import matplotlib.imageasmpimg# mpimg 用于读取图片import numpyasnp lena=mpimg.imread('lena.png')# 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理lena.shape#(512, 512, 3)plt.imshow(lena)# 显示图片p...
from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Load the image image_path = "./dataset/lena.png" image_rgb = Image.open(image_path) # Separate R, G, B channels r, g, b = image_rgb.split() # Convert R, G, B channels to numpy arrays r_array = np...
w,h=canvas.get_width_height()# 解码string 得到argb图像 buf=np.fromstring(canvas.tostring_argb(),dtype=np.uint8) 转换fig对象为argb string编码对象 以matplotlab 的 fig 对象为目标,获取 argb string编码图像 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 引入 ImageimportPIL.ImageasImage # ...
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...
from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 img = Image.open("tmp.jpg") # 转为数组 img\_data = np.array(img) # 可视化 plt.imshow(img\_data) plt.show() 对于图像,我们常见的操作有调整图像尺寸,旋转图像以及灰度变换 ...
from skimage.filters.rank import enhance_contrastdef plot_gray_image(ax, image, title): ax.imshow(image, vmin=0, vmax=255, cmap=pylab.cm.gray), ax.set_title(title), ax.axis('off') ax.set_adjustable('box-forced') ... 用中值滤波去除噪声 下面的代码块显示了如何使用 scikit 图像filters....
shap.decision_plot(explainer2.expected_value,shap_values_nn) 能耗决策图 上图所示特征按重要程度递减排列。连接特征和输出值的红线表示较重要的特征,蓝线表示较不重要的特征。紫色线条表示中等重要性的特征。每个特征的SHAP值被累加到基本重要性中,从而提供每个特征对结果的单独贡献。特征2和特征1为最重要的因素。
Python画图函数plot python中的绘图函数 总结一些python绘图方法。python绘图有一个强大的库工具:matplotlib. 导入画图工具代码: import matplotlib.pyplot as plt 1. 一.散点图 函数功能:散点图,寻找两个变量之间的关系 plt.scatter(x, y, s=20, c=None, marker=‘o’, cmap=None, norm=None, alpha=None,...
fromPILimportImagefrompylabimport*im= array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg')) imshow(im) x= [110,110,315,315]#定义好要绘制的点的坐标(x,y)y = [0,272,272,0] plot(x,y,'r*')#这些点以红色*号的方式绘制出来plot(x[:4],y[:4],'y--')#绘制连接这四个点的线 线的形式为:黄色虚...
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) ...