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  • 使用 matplotlibpyplot模块绘制图形。看一个 绘制sin函数曲线的例子。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.arange(0, 6, 0.1) # 以0.1为单位,生成0到 6 的数据* y = np.sin...
  • 使用 matplotlibpyplot模块绘制图形。看一个 绘制sin函数曲线的例子。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.arange(0, 6, 0.1) # 以0.1为单位,生成0到 6 的数据* y = np....

    1. 绘制简单图形

    使用 matplotlib 的pyplot模块绘制图形。看一个 绘制sin函数曲线的例子。

    import matplotlib.pyplot as plt 
    import numpy as np
    
    # 生成数据
    x = np.arange(0, 6, 0.1) # 以0.1为单位,生成0到 6 的数据*
    y = np.sin(x)
    
    # 绘制图形
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

    1

    这里使用NumPy的arange()方法生成了[0, 0.1, 0.2, … , 5.8, 5.9]的 数据,将其设为x。

    对x的各个元素,应用NumPy的sin函数np.sin(),将x、 y的数据传给plt.plot方法,然后绘制图形。

    最后,通过plt.show()显示图形。 运行上述代码后,就会显示如上图所示的图形。

    2. pyplot的功能

    使用 pyplot的添加标题plt.title()坐标轴标签名plt.xlabel()\ plt.ylabel()图例plt.legend()

    import numpy as np 
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 生成数据 
    x = np.arange(0, 6, 0.1) # 以0.1为单位,生成0到6的数据 
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    # 绘制图形 
    plt.plot(x, y1, label="sin") 
    plt.plot(x, y2, linestyle= "--", label="cos") # 用虚线绘制 
    
    plt.xlabel("x") # x轴标签  
    plt.ylabel("y") # y轴标签 
    plt.title('sin & cos') # 标题 
    
    plt.legend() #显示图例
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    3. 显示图像

    pyplot中还提供了用于显示图像的方法imshow()

    使用 matplotlib.image模块的imread()方法读入图像。

    import matplotlib.pyplot as plt 
    from matplotlib.image import imread
    
    img = imread(r'D:\plant\plant_1.jpg') # 读入图像,读者根据自己的环境,变更文件名或文件路径(绝对或相对路径,注意路径名不能出现中文)
    plt.imshow(img)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 模块matplotlib.pyplot提供了函数matplotlib.pyplot.subplot()用来向当前窗口内添加一个子窗口对象。该函数的语法格式为: matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,index) nrows为行数。 ncols为列数。 index为...

     

    1.subplot函数

    模块matplotlib.pyplot提供了函数matplotlib.pyplot.subplot()用来向当前窗口内添加一个子窗口对象。该函数的语法格式为:

    matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,index)

    nrows为行数。 ncols为列数。 index为窗口序号(序号是从1开始的)

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    img=cv2.imread("D:/dog.jpg",0)
    equ=cv2.equalizeHist(img)
    plt.figure("subplot")
    plt.subplot(121),plt.hist(img.ravel(), 256)
    plt.subplot(122),plt.hist(equ.ravel(), 256)

    2.matplotlib.pyplot.imshow()

    matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None)

    式中:X为图像信息,可以是各种形式的数值,cmap表示色彩空间,该值是可选项,默认值为null,默认使用RGB(A)色彩空间。

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    img=cv2.imread("D:/dog.jpg")
    imgRGB=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.figure("xianshi")
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img),plt.axis('off')
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(imgRGB),plt.axis('off')
    

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    o=cv2.imread("d:/dog.jpg")
    g=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    plt.figure("huidu")
    plt.subplot(221)
    plt.imshow(o),plt.axis('off')
    plt.subplot(222)
    plt.imshow(o,cmap=plt.cm.gray),plt.axis('off')
    plt.subplot(223)
    plt.imshow(g),plt.axis('off')
    plt.subplot(224)
    plt.imshow(g,cmap=plt.cm.gray),plt.axis('off')
    

     

     

    ● 左上角是原始图像。因为没有对读取的图像进行通道转换,直接将其作为彩色图像显示,所以显示结果中通道顺序是错乱的,图像没有正常显示。

    ● 右上角是我们尝试将彩色图像作为原始图像,将其色彩空间参数设置为“cmap=plt.cm.gray”,让彩色图像以灰度图像展示的结果,图像显示失败。

    ● 左下角是使用默认色彩空间参数,显示灰度图像的结果。这种情况下,灰度图像会采用默认的RGB模式显示。可以看到,图像没有正常显示。

    ● 右下角是将灰度图像作为原始图像,并将其色彩空间参数设置为“cmap=plt.cm.gray”而显示的灰度图像,图像显示正常。

     

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    o=cv2.imread('d:/dog.jpg')
    g=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    plt.figure('huidu')
    plt.subplot(221)
    plt.imshow(g,cmap=plt.cm.gray_r)
    plt.subplot(222)
    plt.imshow(g,cmap=plt.cm.gray)
    plt.subplot(223)
    plt.imshow(g,cmap='gray')
    plt.subplot(224)
    plt.imshow(g,cmap='gray_r')

    色彩空间参数cmap的参数值“plt.cm.gray_r”及“gray_r”中的“r”是英文“reverse”的缩写,表示逆转的意思。

     

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  • 概述 xscale和yscale函数的作用都是设置坐标轴的缩放类型。其中 xscale函数作用是设置x轴的缩放类型。 yscale函数作用是设置y轴的缩放类型。 两者参数相同,仅功能...xscale函数的签名为:matplotlib.pyplot.xscale

    概述

    xscaleyscale函数的作用都是设置坐标轴的缩放类型。其中

    • xscale函数作用是设置x轴的缩放类型。
    • yscale函数作用是设置y轴的缩放类型。

    两者参数相同,仅功能稍有不同。
    xscale函数的签名为:matplotlib.pyplot.xscale(value, **kwargs)
    yscale函数的签名为:matplotlib.pyplot.yscale(value, **kwargs)

    xscale函数

    xscale函数的签名为:matplotlib.pyplot.xscale(value, **kwargs)

    默认的坐标轴缩放类型为:"linear"

    参数说明如下:

    • value:X轴的缩放类型。字符串,取值范围为{"linear", "log", "symlog", "logit", ...}ScaleBase对象,自定义的缩放类型需要使用matplotlib.scale.register_scale注册。必备参数。
    • **kwargs:不同缩放类型接受的关键字参数不同。具体查看相关类:
      • matplotlib.scale.LinearScale
      • matplotlib.scale.LogScale
      • matplotlib.scale.SymmetricalLogScale
      • matplotlib.scale.LogitScale
      • matplotlib.scale.FuncScale

    xscale函数的返回值为(locs, labels)元组。其中locs为X轴刻度位置列表,labels为X轴刻度标签列表

    案例

    在这里插入图片描述

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    np.random.seed(19880801)
    
    # 构造数据,要求数据都在0-1之间,否则不能设置logit缩放类型
    y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
    y = y[(y > 0) & (y < 1)]
    y.sort()
    x = np.arange(len(y))
    
    
    # linear,默认缩放类型
    plt.subplot(221)
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('linear')
    plt.title('linear')
    plt.grid(True)
    
    # log
    plt.subplot(222)
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('log')
    plt.title('log')
    plt.grid(True)
    
    # symmetric log
    plt.subplot(223)
    plt.plot(x, y - y.mean())
    plt.yscale('symlog', linthresh=0.01)
    plt.title('symlog')
    plt.grid(True)
    
    # logit
    plt.subplot(224)
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('logit')
    plt.title('logit')
    plt.grid(True)
    
    plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25,
                        wspace=0.35)
    
    plt.show()
    
    展开全文
  • Matplotlib库提供了matplotlib.pyplot模块用于对图形的处理。对该模块的引用,统一使用如下格式要求:import matplotlib.pyplot as plt,后续在代码中发现plt别名,都是指向pyplot模块。 **1)、plot(),绘制基于坐...

    绘制第一张图上
    Matplotlib库提供了matplotlib.pyplot模块用于对图形的处理。对该模块的引用,统一使用如下格式要求:import matplotlib.pyplot as plt,后续在代码中发现plt别名,都是指向pyplot模块。
    **1)、plot(),绘制基于坐标值(x,y)的点、线
    函数plot(*args, fmt, data=None, **kwargs),参数使用说明:
    (1)*args,主要接受(x,y)坐标值,坐标可以是标量,x、y也可以是元组、列表、数组的值对。可以省略y值,则该函数默认坐标值x=y。
    (2)fmt,字符串‘[color][marker][line]’,用于指定线的颜色、标记图标、线型。如’ro–’代表线是红色(r表示),坐标对应点上是o图标(o表示),线是虚线(–表示)。
    (3)data,带有标记数据的对象。 如果给定,需要提供标签名称,并通过指定x,y坐标绘制。
    (4)kwargs,用键值对形式指定线的一些属性,如linewidth=2用以指定线宽,color='green’代替fmt里的颜色指定方式, marker='o’指定图标,linestyle='dashed’指定线的风格,markersize=12指定图标大小。

       1、plot(),绘制基于坐标值(x,y)的点、线
    (1)用标量坐标,绘制一个点
    
    plt.plot(10,10,'o')    #为了直观直观查看(10,10)处的点,用o图标在该点做了标注
    plt.show()   #显示绘图
    

    在这里插入图片描述

    1、plot(),绘制基于坐标值(x,y)的点、线
    (2)用数组坐标,绘制若干个点

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.array([0,10,5,5])   #这里x,y对应的坐标对包括了(0,5),(10,5),(5,0),(5,10)
    y = np.array([5,5,0,10])
    plt.plot(x,y,'o')   #这里必须用o图标,否则将产生线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    x = np.array([0,10,5,5])   
    y = np.array([5,5,0,10])
    plt.plot(x,y)   #这里没有提供图标,就默认以线形式连接所有点
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    用于绘图的plot()为点、线的颜色、图标标记、线型提供了丰富的功能,这里进一步介绍这些功能的用法。在plot()参数里颜色、图标、线型的设置有两种主要方法,一种是传递字符串参数,如’ro–’代表画红色的、o图标的、虚线的图形;另外一种采用键值对形式显式指定它们。
    1、字符串设置

    x = np.arange(0,5,0.02)
    plt.plot(x,np.sin(2*np.pi*x),'go--')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    用于绘图的plot()为点、线的颜色、图标标记、线型提供了丰富的功能,这里进一步介绍这些功能的用法。在plot()参数里颜色、图标、线型的设置有两种主要方法,一种是传递字符串参数,如’ro–’代表画红色的、o图标的、虚线的图形;另外一种采用键值对形式显式指定它们。
    2、键值对设置

    x = np.arange(0,5,0.02)
    plt.plot(x,np.sin(2*np.pi*x),color='r',marker='v',linestyle='-')  #r红色,v下三角图标,-实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • python之matplotlibpyplot模块

    千次阅读 2020-04-22 13:22:24
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