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2020-12-09 22:49:53
利用 matplotlib.pyplot 进行画图,首先要开 figure,我们必须了解是开多少个figure,是不是一起显示,或者一个figure上画几条线,各是什么颜色什么设置的问题。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义数据
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2
# 第一个figure
plt.figure() #先开figure
plt.plot(x, y1)
# 第二个figure
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),) # 尺寸(8,5)
# 第二个figure包含两个函数的显示 直接写在一起即可
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') # 虚线
# 显示图像
plt.show()
figure与循环
这里面有个问题,就是每次循环后可以先产生 figure,然后显示 pylab.show(), 这样是每一次循环后画一个 figure,但是在程序执行中必须先关掉 figure,才能接着运行后面的程序。
如果想全部循环完,再所有的图都一起显示,则需要先每次循环产生一个figure,但是不先pylab.show(),即先用循环产生所有的figure,但是先不show 出来。再在所有循环所有figure, 都产生之后,再统一show出来,这样可以提高运行的效率。
第一段code:
我写的用3层隐藏层的全连接神经网络拟合的sinx代码最后一部分,循环训练20000次,每10000次跳出,将训练的sinx与标准的sinx画在一张图上进行比较,可以看到最后 pylab.show() 在每次跳出后,这样在循环的时候每跳出一次就会显示一张图,但是显示的时候程序不会往下跑,每次都需要关掉才能继续跑,比较麻烦。
for i in range(20000):
train_x,train_y=get_train_data()
sess.run(train_op, feed_dict={x:train_x,y:train_y})
if i % 10000 == 0:
times=int(i/10000)
test_x_array=np.arange(0,2*np.pi,0.01)
test_y_array=np.zeros([len(test_x_array)])
ind = 0
for test_x in test_x_array:
test_y=sess.run(net_out, feed_dict={x:test_x,y:1})
np.put(test_y_array,ind,test_y)
ind += 1
plt.figure(times+1)
draw_correct_line()
pylab.plot(test_x_array, test_y_array, '--', label= str(times)+ 'times')
pylab.show()
第二段code:
将最后的 pylab.show() 放到最后,先循环产生多个 figure,最后所有的 figure一起显示,效率较高。
for i in range(20000):
train_x,train_y=get_train_data()
sess.run(train_op, feed_dict={x:train_x,y:train_y})
if i % 10000 == 0:
times=int(i/10000)
test_x_array=np.arange(0,2*np.pi,0.01)
test_y_array=np.zeros([len(test_x_array)])
ind = 0
for test_x in test_x_array:
test_y=sess.run(net_out, feed_dict={x:test_x,y:1})
np.put(test_y_array,ind,test_y)
ind += 1
plt.figure(times+1)
draw_correct_line()
pylab.plot(test_x_array, test_y_array, '--', label= str(times)+ 'times')
pylab.show()
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figure创建图窗窗口
语法
figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)
说明
figure
使用默认属性值创建一个新的图窗窗口。生成的图窗为当前窗图。figure(Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参数修改图窗的属性。例如,figure('Color','white') 将背景色设置为白色。
f = figure(___)
返回Figure
对象。可使用f
在创建图窗后查询或修改其属性。figure(f)
将f指定的图窗作为当前图窗,并将其显示在其他所有图窗的上面。figure(n)
查找Number
属性等于n的图窗,并将其作为当前图窗。如果不存在具有该属性值的图窗,MATLAB® 将创建一个新图窗并将其Number
属性设置为n
。示例
指定图窗标题
创建一个图窗并指定
Name
属性。默认情况下,生成的标题包含图窗编号。figure('Name','Measured Data');
再次指定
Name
属性,但这次将NumberTitle
属性设置为'off'
。生成的标题不包含图窗编号。figure('Name','Measured Data','NumberTitle','off');
同时使用多个图窗
创建两个图窗,然后创建一个线图。默认情况下,
plot
命令的目标为当前图窗。f1 = figure; f2 = figure; plot([1 2 3],[2 4 6]);
将当前图窗设置为
f1
,使其成为下一个绘图的目标。然后创建一个散点图。figure(f1); scatter((1:20),rand(1,20));
颜色名称 短名称 RGB 三元组 十六进制颜色代码 外观 'red'
'r'
[1 0 0]
'#FF0000'
'green'
'g'
[0 1 0]
'#00FF00'
'blue'
'b'
[0 0 1]
'#0000FF'
'cyan'
'c'
[0 1 1]
'#00FFFF'
'magenta'
'm'
[1 0 1]
'#FF00FF'
'yellow'
'y'
[1 1 0]
'#FFFF00'
'black'
'k'
[0 0 0]
'#000000'
'white'
'w'
[1 1 1]
'#FFFFFF'
'none'
不适用 不适用 不适用 无颜色 以下是 MATLAB 在许多类型的绘图中使用的默认颜色的 RGB 三元组和十六进制颜色代码。
RGB 三元组 十六进制颜色代码 外观 [0 0.4470 0.7410]
'#0072BD'
[0.8500 0.3250 0.0980]
'#D95319'
[0.9290 0.6940 0.1250]
'#EDB120'
[0.4940 0.1840 0.5560]
'#7E2F8E'
[0.4660 0.6740 0.1880]
'#77AC30'
[0.3010 0.7450 0.9330]
'#4DBEEE'
[0.6350 0.0780 0.1840]
'#A2142F'
可绘制区域的位置和大小,指定为
[left bottom width height]
形式的向量。此区域不包括图窗边框、标题栏、菜单栏和工具栏。此表介绍Position
向量中的每个元素。元素 说明 left
从主画面左边缘到窗口的内部左边缘的距离。在具有多个监视器的系统上,此值可能为负数。
如果图窗已停靠,则此值相对于 MATLAB 桌面中的“图窗”面板。bottom
从主画面下边缘到窗口的内部下边缘的距离。在具有多个监视器的系统上,此值可能为负数。
如果图窗已停靠,则此值相对于 MATLAB 桌面中的“图窗”面板。width
figure 的左右内部边缘之间的距离。 height
窗口的上下内部边缘之间的距离。 所有测量值都采用Units属性指定的单位。图窗停靠时不能指定图窗的
Position
属性。在 MATLAB Online™ 中,
Position
向量的bottom
和left
元素被忽略。要放置包括边框、标题栏、菜单栏和工具栏在内的整个窗口,请使用OuterPosition属性。注意
Windows® 操作系统会强制应用最小窗口宽度和最大窗口大小。如果指定的图窗尺寸超出这些限制,将按照这些限制而不是指定的尺寸显示图窗。
单位值 说明 'pixels'
(默认值)像素。
从 R2015b 开始,以像素为单位的距离不再依赖 Windows 和 Macintosh 系统上的系统分辨率:
-
在 Windows 系统上,一个像素是 1/96 英寸。
-
在 Macintosh 系统上,一个像素是 1/72 英寸。
在 Linux® 系统上,一个像素的大小由系统分辨率确定。
'normalized'
这些单位依据父容器进行归一化。容器的左下角映射到 (0,0)
,右上角映射到(1,1)
。'inches'
英寸。 'centimeters'
厘米。 'points'
磅。1 磅等于 1/72 英寸。 'characters'
这些单位基于图形根对象的默认 uicontrol 字体:
-
字符宽度 = 字母
x
的宽度。 -
字符高度 = 两个文本行的基线之间的距离。
要访问默认的 uicontrol 字体,请使用
get(groot,'defaultuicontrolFontName')
或set(groot,'defaultuicontrolFontName')
。MATLAB 从父对象的左下角测量所有单位。此属性会影响
Position
属性。如果更改Units
属性,请考虑在完成计算后将其值还原为默认值,以免影响采用默认值的其他函数。指定
Units
和Position
属性的顺序具有以下影响:-
如果在
Position
属性之前指定Units
,则 MATLAB 会使用指定的单位来设置Position
。 -
如果在
Position
属性之后指定Units
属性,则 MATLAB 会使用默认的Units
来设置 position。然后,MATLAB 将Position
值转换为指定的单位表示的等价值。
Python中用法
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
- num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
- figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;
- dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 。1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 。
- facecolor:背景颜色
- edgecolor:边框yanse
- frameon:是否显示边框
例如:
import matplotlib.pyplot as plt # 创建自定义图像 fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue') plt.show()
-