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  • 如果你被窗口大小不确定搞得要疯掉,请坚持读一下,应该会有收获~~ 1.图的比例与figure事先确定的比例有关 1.1 宽高为1 figure(1)%创建figure1窗口 set(gcf,'position',[150 150 500 900])%后两个范围由...

    如果你被窗口大小不确定搞得要疯掉,请坚持读一下,应该会有收获~~

    1.图的比例与figure事先确定的比例有关

    1.1 宽高比为1

    figure(1)%创建figure1窗口
    set(gcf,'position',[150 150 500 900])%后两个范围由分辨率限制
    %定义窗口到屏幕左边的距离是150,到屏幕下方的距离是150,图片width = 150 ,height = 150(向量第3个是width)
    

    此时宽高比为1,如果想画出一个方形的图片,只需要width=height

    figure(1)
    set(gcf,'position',[150 150 500 500])
    subplot(221)
    set(gca,'position',[0.08 0.5 0.25 0.25])
    subplot(222)
    set(gca,'position',[0.37 0.5 0.25 0.25])
    

    在这里插入图片描述

    1.2宽高比=3时画方子图

    figure(2)
    set(gcf,'position',[150 150 1500 500])
    subplot(221)
    set(gca,'position',[0.08 0.5 0.1 0.1*3])%注意此处0.1*宽高比
    subplot(222)
    set(gca,'position',[0.22 0.5 0.1 0.1*3])%注意此处0.1*宽高比
    % 0.22-(0.08+0.1) = 两子图间距
    

    在这里插入图片描述
    实际上,set(gca,‘position’,[0.08 0.5 0.1 0.13])中的取值在0,1之间,表示原定下的figure大小的比例:
    子图width = 0.1
    1500 height = 0.1*500 要想width = height ,那只能给height的0.1成上宽高比3

    2.下面画出四个方形框样式的子图

    figure(3)
    set(gcf,'position',[150 150 600 600])
    subplot(221)
    set(gca,'position',[0.08 0.55 0.3 0.3],'xtick',[],'ytick',[],'box','on')
    %没有刻度,有box
    subplot(222)
    set(gca,'position',[0.45 0.55 0.3 0.3],'xtick',[],'ytick',[],'box','on')
    subplot(223)
    set(gca,'position',[0.08 0.18 0.3 0.3],'xtick',[],'ytick',[],'box','on')
    subplot(224)
    set(gca,'position',[0.45 0.18 0.3 0.3],'xtick',[],'ytick',[],'box','on')
    
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  • MATLAB 函数 返回图像 B,它是将 A 的长宽大小缩放 scale 倍之后的图像。输入图像 A 可以是灰度、RGB 或二值图像。如果 A 有两个以上维度,则 imresize 只调整前两个维度的大小。如果 scale 在 [0, 1] 范围内,则...

    imresize - 调整图像大小
    此 MATLAB 函数 返回图像 B,它是将 A 的长宽大小缩放 scale 倍之后的图像。输入图像 A 可以是灰度、RGB 或二值图像。如果 A 有两个以上维度,则 imresize 只调整前两个维度的大小。如果 scale 在 [0, 1] 范围内,则 B 比 A 小。如果 scale 大于 1,则 B比 A大。默认情况下,imresize 使用双三次插值。
    调用格式如下:
    B = imresize(A,scale)
    B = imresize(A,[numrows numcols])
    [Y,newmap] = imresize(X,map,___)
    ___ = imresize(___,method)
    ___ = imresize(___,Name,Value)

    使用默认插值方法将图像的长宽缩小二分之一
    将图像加载到工作区。

    I = imread('ngc6543a.jpg');
    

    将图像的长宽缩小二分之一。

    J = imresize(I, 0.5);
    

    显示原始图像和调整大小后的图像。

    figure, imshow(I), figure, imshow(J)
    

    效果如图:
    在这里插入图片描述
    任意放大的话,如下代码,同理:

    I = imread('gou.png');
    J=imresize(I,1.2);
    K=imresize(I,0.6);
    subplot(131);imshow(I);title('原始图像');
    subplot(132);imshow(J);title('放大图像');
    subplot(133);imshow(K);title('缩小图像');
    

    看起来是填充形式的布局。
    在这里插入图片描述

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  • 我有一个中等大小的csv文件,我试图使用numpy加载它。为了说明,我使用python制作了这个文件:import timeitimport numpy as npmy_data = np.random.rand(1500000, 3)*10np.savetxt('./test.csv', my_data, ...

    我发布了这个问题,因为我想知道我是否做了一件非常错误的结果。

    我有一个中等大小的csv文件,我试图使用numpy加载它。为了说明,我使用python制作了这个文件:

    import timeit

    import numpy as np

    my_data = np.random.rand(1500000, 3)*10

    np.savetxt('./test.csv', my_data, delimiter=',', fmt='%.2f')

    然后,我尝试了两种方法:numpy.genfromtxt,numpy.loadtxt

    setup_stmt = 'import numpy as np'

    stmt1 = """\

    my_data = np.genfromtxt('./test.csv', delimiter=',')

    """

    stmt2 = """\

    my_data = np.loadtxt('./test.csv', delimiter=',')

    """

    t1 = timeit.timeit(stmt=stmt1, setup=setup_stmt, number=3)

    t2 = timeit.timeit(stmt=stmt2, setup=setup_stmt, number=3)

    结果表明t1 = 32.159652940464184,t2 = 52.00093725634724。

    但是,当我尝试使用matlab时:

    tic

    for i = 1:3

    my_data = dlmread('./test.csv');

    end

    toc

    结果显示:经过时间是3.196465秒。

    我明白加载速度可能会有一些差异,但是

    这远远超出我的预期;

    >这不是np.loadtxt应该比np.genfromtxt更快吗?

    >我还没有尝试过python csv模块,因为加载csv文件是一个非常频繁的事情,使用csv模块,编码有点冗长…但是我很乐意尝试,如果这是唯一的办法。目前我更关心我是否做错了事情。

    任何输入将不胜感激。非常感谢!

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    • 效果图

    • 参考代码
    clear; clc;
    x = 0 : 0.1 : 2*pi;
    y = sin(x);
    sizeMarker = linspace(1, 100, length(x));    % 比0大,值越大标记越大
    colorMarker = y;   % 颜色渐变
    subplot(1,2,1)
    scatter(x, y, sizeMarker, colorMarker, 'o', 'filled')
    subplot(1,2,2)
    patch([x NaN],[y NaN],[colorMarker NaN],'Marker','o','EdgeColor','interp','MarkerFaceColor','flat')

     

    展开全文
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