set_axis_off() 成功了! 最后,让我们从图像中切出边界框,并将其显示为自己的图像。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig, ax = plt.subplots(1, len(blob_coordinates), figsize=(15,5)) for n, axis in enumerate(ax.flatten()): axis.imshow(tree[int(blob_coordinates[n][0...
6)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()5、Plo...
ax=gdf.plot(figsize=(8,8),column="FSTGDPRATE") ax.set_axis_off() 1. 2. 可以看出有一定的空间聚集性,但聚集性程度的大小需要通过Moran’s I的计算进一步衡量 计算空间权重矩阵 df = gdf wq = lps.weights.Queen.from_dataframe(df)# 使用Quuen式邻接矩阵 wq.transform = 'r' # 标准化矩阵 1. ...
(mandelbrot, cmap=cm.jet, extent=[x0,x1,y0,y1]) pl.gca().set_axis_off() x,y = 0.27322626, 0.595153338 pl.subplot(231) draw_mandelbrot(-0.5,0,1.5) for i in range(2,7): pl.subplot(230+i) draw_mandelbrot(x, y, 0.2**(i-1)) pl.subplots_adjust(0.02, 0, 0.98, 1, 0.02, ...
(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ax1.set_axis_off() ax1.set_title('Image 1') ax2.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ax2.set_axis_off() ax2.set_title('Image 2') plt.tight_layout() plt.show() # 使用 SIFT 特征检测器和描述子提取器提取特征点和描述子 sift = cv2.SIFT...
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_axis_off() ax[2].text(.8,-.02,'\nVisualization by DataCharm',transform...
fig1=plt.figure(figsize=(8,5))# 在fig1中配置一个轴域ax1 = plt.Axes(fig1,[0.2,0.2,0.4,0.4])# 需要执行add操作将其添加到fig中fig1.add_axes(ax1)# 清除axes的方法# ax1.set_axis_off()# 如果使用plt.subplot方法配置,会清除上一段代码中配置的axes# ax1=plt.subplot(221)# ax3=plt.subplot...
(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...
另外,除了使用xlim()和ylim()函数来设置坐标轴范围外,我们还可以使用其他函数来进行更复杂的操作,例如将坐标轴的比例调整为一致(使用set_aspect('equal')函数)或隐藏坐标轴(使用axis('off')函数)。这些函数可以帮助我们更好地控制图表的外观和布局。总的来说,通过结合ChatGPT和Python的matplotlib库,我们可以轻松地...
# 定义绘制热图的函数def plot_heatmap(ax, cm, title):sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='viridis', ax=ax, cbar=False)ax.set_title(title, fontsize=16, pad=20)ax.set_xlabel(''Predicted', fontsize=12,...