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  • 加载的数据集中已自动生成X张图片 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat mat = loadmat('data1.mat') # 假设文件中有32张图片 img= mat['img'] plt.figure() for i in range(1,X): # X为...

    *1.加载的数据集中已自动生成X张图片

    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.io import loadmat
    
    mat = loadmat('data1.mat')  # 假设文件中有32张图片
     img= mat['img']
    plt.figure()
    for i in range(1,X):  # X为图片的个数
        plt.subplot(a,b,i-1)  # a,b 分别为图片集的行数,列数
        plt.imshow(img[i-1])
    plt.show()
    
    这就是显示的结果:
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200521165343948.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3hpYW9iYWkxMTAxODg=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
    
    
    在代码中加入下面两行则没有坐标了
    
    for i in range(1,X):  # X为图片的个数
        plt.subplot(a,b,i-1)  # a,b 分别为图片集的行数,列数
        plt.imshow(img[i-1])
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.show()
    
    这就是显示的结果:![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200521165100772.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3hpYW9iYWkxMTAxODg=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    
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  • Matplotlib 快速绘制多张图片

    千次阅读 2018-09-10 15:26:04
    import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt subplot,131,表示1行3列的第1个;其余类似。 plt.subplot(131) plt.imshow(data[0][0].asnumpy()) plt.subplot(132) plt.imshow(....

    Mac中,使用TkAgg样式

    import matplotlib
    matplotlib.use('TkAgg')
    
    import matplotlib.pyplot as plt

    subplot,131,表示1行3列的第1个;其余类似。

    plt.subplot(131)
    plt.imshow(data[0][0].asnumpy())
    plt.subplot(132)
    plt.imshow(data[0][1].asnumpy())
    plt.subplot(133)
    plt.imshow(data[0][2].asnumpy())

    输出:

    123

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  • 7张图,每行两,最后一张位于中间 方法 使用matplotlib.gridspec 分成四行四列 gs = gridspec.GridSpec(4, 4) 每行第一张图占0,1 位;第二张图占2,3位;最后一行的图占1,2位 即:plt.subplot(gs[行, 列]) # ...

    效果

    7张图,每行两张,最后一张位于中间
    在这里插入图片描述

    方法

    使用matplotlib.gridspec

    1. 分成四行四列

      gs = gridspec.GridSpec(4, 4)
      
    2. 每行第一张图占0,1 位;第二张图占2,3位;最后一行的图占1,2位
      即:plt.subplot(gs[行, 列])

      # position
      if (joint%2==0 and joint != 6): ax = plt.subplot(gs[int(joint/2), :2]) # 第一张图占0,1 位
      elif (joint == 6): ax = plt.subplot(gs[int(joint/2), 1:3]) # 最后一行的图占1,2位
      else: ax = plt.subplot(gs[int(joint/2), 2:]) # 第二张图占2,3位
      



    完整代码

    import matplotlib.gridspec as gridspec
    
    def show_results(robot_name, file_test_list, joint=None):
    
    	joint_range = []
    	if joint is None:joint_range = range(0,7)
    	else:joint_range = range(joint,joint+1)
    
    	letter = list(map(chr, range(ord('a'), ord('z') + 1))) 
    
    	mlp_folder = robot_name+"_(50,50,20)"
    
    	plt.figure(robot_name,figsize=(6,7.3))
    	gs = gridspec.GridSpec(4, 4)
    
    	for joint in joint_range:
    		elm_model = robot_ELM(joint)
    		X_test, T_test = elm_model.loadData(file_test_list)
    
    	##### ELM ####
    		model = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/"+robot_name)+"/"+robot_name+"9-16,tanh,r=200/joint_"+str(joint)+".pickle")
    		# model = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/param_selection/9-16,tanh")+"/"+robot_name+"/joint_"+str(joint)+".pickle")
    		# model_sf = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/param_selection/9-16,tanh,sf/blue")+"/joint_"+str(joint)+".pickle")
    		# model = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/param_selection/9-16,sigm,sf/blue")/joint_"+str(joint)+".pickle")
    	
    	#### MLP ####
    		mlp = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/MLP/"+mlp_folder)+'/joint_'+str(joint)+'.pickle')
    		# mlp_sf = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/MLP/"+mlp_folder)+',sf/joint_'+str(joint)+'.pickle')
    		# mlp_nosf = 	joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/MLP/"+mlp_folder)+',nosf/joint_'+str(joint)+'.pickle')	
    
    	##### Transfer learning ######
    	## Two-layer
    		# model1 = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/trsf1")+"/trsf1_"+robot_name+"_bs_blue9-16,tanh,r=200,m=1/joint_"+str(joint)+".pickle")
    		# model2 = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/trsf1")+"/trsf1_"+robot_name+"_bs_blue9-16,tanh,r=200,m=2/joint_"+str(joint)+".pickle")
    	## Three-layer
    		# model1 = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/trsf2")+"/trsf2_"+robot_name+"_bs_blue_red9-16,tanh,r=100,m=1/joint_"+str(joint)+".pickle")
    		# model2 = joblib.load(func.get_module_path("../../training_model/trsf2")+"/trsf2_"+robot_name+"_bs_blue_red9-16,tanh,r=100,m=2/joint_"+str(joint)+".pickle")
    		
    		O_test = model.predict(X_test)
    		O_mlp = mlp.predict(X_test).reshape(-1,1)
    
    		# plot position
    		if (joint%2==0 and joint != 6): ax = plt.subplot(gs[int(joint/2), :2])
    		elif (joint == 6): ax = plt.subplot(gs[int(joint/2), 1:3])
    		else: ax = plt.subplot(gs[int(joint/2), 2:])
    
    		# if(joint == 6): ax = plt.subplot(3,3,joint+2)  
    		# else: ax = plt.subplot(3,3,joint+1)
    
    		# plt.figure(robot_name+" Joint "+str(joint))
    		func.plot_figure(target=elm_model.get_tau_r_f(), 
    						elm=O_test+elm_model.get_tau_m(), 
    						rbdl=elm_model.get_tau_m(), 
    						mlp=O_mlp+elm_model.get_tau_m(), 
    						# shuffle=O_mlp_sf+elm_model.get_tau_m(), 
    						# shuffle=O_shuf+elm_model.get_tau_m(), 
    						# transfer_1=O_test1+elm_model.get_tau_m(),
    						# transfer_2=O_test2+elm_model.get_tau_m(),
    						fs=100,
    						joint_i=None)
    		plt.subplots_adjust(hspace=0.43,wspace=0.7)
    
    		ax.set_xlabel("Time (s)",fontsize=6.5)
    		ax.set_ylabel("Torque (Nm)",fontsize=6.5)
    		ax.xaxis.set_label_coords(0.5, -0.11)
    		ax.yaxis.set_label_coords(-0.12, 0.5)
    		ax.tick_params(direction='in', axis="both", labelsize=5, width=0.5, length=1)
    		plt.grid(b=True, which='major', color='lightgrey', linestyle='-', linewidth=0.4)
    		for axis in ['top','bottom','left','right']:
    			ax.spines[axis].set_linewidth(0.5)
    
    		if joint == 6:
    			plt.rcParams["mathtext.fontset"] = "cm"
    			plt.rcParams['text.latex.preamble']=[r"\usepackage{lmodern}"]
    			# leg = plt.legend(loc = "best", fontsize=5.5, framealpha=0.7)
    			# leg.get_frame().set_linewidth(0.8)
    			plt.legend(bbox_to_anchor=(1.62,0.71), borderaxespad = 0.2, fontsize=6.5) #loc='lower right'
    
    		ax.set_title('('+letter[joint]+') '+'Joint-'+str(joint+1), y=-0.4, fontsize=7.5) 
    
    	savepath = "."
    	plt.savefig(savepath, bbox_inches='tight')
    
    



    参考

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  • 问题: 使用matplotlib的pyplot.savefig保存图片时,前面的图会不断叠加到后面的图中。 原因: savefig方法保存图片并不会重置画布,所以导致图片的相互叠加。 解决方法: 保存图片后,使用plt.clf()重置画布。 ...

    问题: 使用matplotlib的pyplot.savefig保存图片时,前面的图会不断叠加到后面的图中。
    原因: savefig方法保存图片并不会重置画布,所以导致图片的相互叠加。
    解决方法: 保存图片后,使用plt.clf()重置画布。

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  • 今天,运行MTCNN/TensorFlow 实现人脸检测程序,然后想要用matplotlib在循环语句中显示多张图片或自动关闭进入下一张图片显示,因为没事imshow()时需要手动关闭才能运行接下来的程序,这太麻烦了,现在可以给出自动...
  • python matplotlib这么同时显示多张图片在同一个图中

    万次阅读 多人点赞 2019-03-02 17:36:29
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  • 一 前言本篇文章带大家快速入门如何使用matplotlib画出精美数学的图片;看完本篇文章你将获得熟悉并简单使用matplotlib工具,会画基本得折现图,散点图,sin,cos图,一张画布画出图等. 当然matplotlib得功能远不止...
  • 1. 代码 import matplotlib.pyplot as plt # 例子 1: ############################### ...# plt.subplot(行数,列数,第几张)两行两列一共4张图片 plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.subplo...

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matplotlib多张图片