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matlab确定figure大小、子图大小以及间距
2019-07-09 17:22:28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...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])
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
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 = 0.11500 height = 0.1*500 要想width = height ,那只能给height的0.1成上宽高比32.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调整图像大小123开始—放缩比例
2021-03-23 18:47:03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...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:
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。
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为什么matlab的regionprops3 求出的ConvexVolume比Image要小,维度大小不对,凸包没有完全包住区域?
2020-01-02 10:57:55status=regionprops3(l,'Volume','EquivDiameter','SurfaceArea','BoundingBox','PrincipalAxisLength','Image','ConvexVolume','ConvexImage','ConvexHull','Solidity'); image=status.Image{index};... -
matlab 和python读取csv文件速度_python – Numpy加载csv TOO比Matlab慢
2021-01-27 07:44:09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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- 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')
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