plt.imshow(wordcloud)plt.axis("off")

时间: 2023-10-21 22:17:57 浏览: 134

wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip

标题 "wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip" 提供的信息表明这是一个与 Python 相关的压缩包，它包含了一个名为 "wordcloud" 的库的特定版本（1.9.3）。`cp39` 指的是这个库是为 Python 3.9 版本编译的，而 `win_amd64` 表示它是为 Windows 操作系统中的 64 位架构设计的。`whl` 文件是一种预编译的 Python 软件包格式，使得用户可以直接通过 pip 安装，而无需自己构建源代码。描述 "wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip" 重复了标题的信息，确认了压缩包的内容是一个 `whl` 文件，用于安装 Python 中的 `wordcloud` 库。标签 "whl wordcloud" 进一步强调了这个压缩包的关键组成部分：一个是 `whl` 文件格式，另一个是 `wordcloud` 这个 Python 库。压缩包内的文件： 1. **使用说明.txt** - 这个文件通常包含了如何解压、安装以及使用压缩包内软件包的详细步骤。在实际应用中，它可能会指导用户如何将 `wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl` 文件通过 `pip` 或其他方式安装到他们的 Python 环境中。 2. **wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl** - 这就是实际的软件包文件，用户可以使用 `pip install` 命令来安装。`wordcloud` 库是一个用于生成词云（也称为文字云或标签云）的 Python 库，它能够根据文本数据自动生成可视化图像，常用于数据可视化和文本分析。 `wordcloud` 库的主要知识点包括： - **词云的概念**：词云是一种信息图形，用不同大小的字体表示单词出现的频率，帮助我们快速概览文本数据的主要主题。 - **库的功能**：`wordcloud` 提供了创建词云的基本功能，包括读取文本数据，设置字体、颜色和形状等样式，以及生成词云图像。 - **数据输入**：可以使用字符串、文本文件、甚至是 HTML 或 JSON 文件作为输入数据。 - **停用词**：`wordcloud` 支持自定义停用词列表，用于排除不重要的词汇，如“的”、“和”等常见词汇。 - **颜色映射**：可以自定义颜色映射，根据词频为每个单词分配不同的颜色。 - **形状限制**：可以将词云限制在特定形状内，如图像轮廓，例如国家地图或其他自定义形状。 - **调整细节**：库允许调整各种参数，如最大词数、最小字体大小、词云的分辨率等。安装 `wordcloud` 的基本步骤： 1. 确保你的 Python 环境已经配置好 `pip` 工具。 2. 解压缩 `wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip` 文件。 3. 找到解压缩后的 `wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl` 文件，打开命令行终端，并定位到该文件所在目录。 4. 输入 `pip install wordcloud-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl` 来安装库。 5. 安装完成后，你就可以在 Python 环境中导入 `wordcloud` 并开始使用它的功能。通过 `wordcloud` 库，数据科学家、分析师以及任何对数据可视化感兴趣的人都能轻松地将文本数据转化为直观的词云图，增强其报告和展示的效果。

这段代码是用来显示生成的词云图像，并将图像周围的坐标轴去掉。需要注意的是，这段代码前面需要有导入matplotlib库的语句，比如： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 完整的代码应该类似于： ```python import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud # 创建一个WordCloud对象 wordcloud = WordCloud().generate(text) # 显示词云图像 plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show() ```

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plt.imshow(wordcloud)plt.axis("off")

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plt.figure() plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()

plt.figure() plt.imshow(src,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(dst,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.show()

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

pycharm将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分开显示

img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分别保存为两个图片文件

补充代码img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE plt.subplot(122) plt.imshow(img_seg) plt.axis('off') plt.title("Segmentation")

请选取适当的特征，对下列图像对进行区分img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()

img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE

代码补充b）图像对B1、B2 img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[30:70, 30:70] = 1 img2[20:40, 30:70] = 1 img2[60:80, 30:70] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()

fig = plt.figure(1)plt.imshow(wc)plt.axis('off')

plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.savefig(f'评论词云图.png',dpi = 200) plt.show()

opencv里def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show()

fig01=plt.figure(figsize=(16,12),dpi=100) plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.show()

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