plt.xticks(range(len(wine.feature_names)), wine.feature_names, rotation=60, ha='left') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 结果: 三.折线图 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 1.x为x轴数据, y为y轴数据 X = [[1], [4]] # 横坐标 y ...
plt.plot(x,y) # 画多个图,按照指定的数量和位置 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) y_line = 0.5 + 0.1 * x # 2*2的方格,每个放一张图片 plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sine') # subplot, imshow函数 img =...
8),dpi=80)# 设置画布大小与清晰度plt.xticks(x[::2],["1月","2月","3月","4月","5月"])# 第二个参数可以指定显示字符串,不过传入xticks的这两个参数长度要相等plt.plot(x, y)# 绘制图像plt.show()# 展示图像
image = cv2.add(img, np.zeros(np.shape(img), dtype=np.uint8), mask=mask) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(histimg) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(histmaskimg) plt.show() cv2.imshow("img", img) cv2.imshow("image", image) cv2.waitKey() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
axs[0,0].plot([0,1],[0,1]) plt.show() fig为创建的窗口对象,axs为多个子图对象的二维数组,因此可以通过索引获取子图对象。 1.1.5 plt.imsave()# 用于保存图像,因为源代码中没有提示,很容易因为传参顺序而出错。用法如下: plt.imsave(name,img)#先传名字再传img数组 ...
# 文件命名为:test.py import plotly.express as px import plotly.offline as offline tips = px.data.tips() fig = px.parallel_categories(tips, color="size", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno) fig.show() offline.plot(figure_or_data = fig, image = 'png', image_filename=...
show():显示图像 参考代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1. x = np.linspace(-1, 1, 50) y = 2*x + 1 # 使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True) ...
show_link:bool型,用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记 link_text:str型输入,用于设置图像右下角的说明文字内容(当show_link=True时),默认为'Export to plot.ly' image:str型或None,控制生成图像的下载格式,有'png'、'jpeg'、'svg'、'webp',默认为None,即不会为生成的图像设置下载方式 ...
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 代码语言:txt AI代码解释 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open("girl.jpg") plt.figure() # 子图 plt.subplot(221) # 原图 plt.imshow(img) ...