plt.imshow(matr, cmap=plt.cm.Greys_r, interpolation=None, vmax=1., vmin=0.)

时间: 2024-06-06 20:05:22 浏览: 168
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numpy.meshgrid()理解(小结)

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这行代码使用matplotlib库中的imshow()函数来展示一个矩阵（matr），使用的是灰度色彩映射（cmap=plt.cm.Greys_r），不进行插值（interpolation=None），最大值为1（vmax=1.），最小值为0（vmin=0.）。可以将矩阵看作是一张灰度图像，其中数值越大的像素点颜色越亮，数值越小的像素点颜色越暗。
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解释代码 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05)

这段代码是用来展示混淆矩阵的图像，其中plt.figure是设置图片的大小和dpi，plt.imshow是将混淆矩阵以图像的形式呈现出来，plt.title是设置图片的标题，plt.colorbar是设置颜色条。其中，混淆矩阵是用来评估分类算法...

解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能...其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据处理。

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()

首先使用plt.figure()创建第一个图形窗口，然后使用plt.imshow()显示第一个图像src，并通过vmin和vmax参数设置图像的颜色范围。接着使用plt.axis("off")关闭了坐标轴的显示。然后再创建一个新的图形窗口，显示第二个...

fig, (ax_wm, ax_im, ax_im_wm, ax_wm_ex)=plt.subplots(nrows = 1,ncols = 4, figsize = [20,20]) ax_wm.imshow(wm, cmap = plt.cm.gray) ax_wm.set_xlabel('waterpng') ax_im.imshow(im, cmap = plt.cm.gray) ax_im.set_xlabel('image') ax_im_wm.imshow(im_wm, cmap = plt.cm.gray) ax_im_wm.set_xlabel('newimage') ax_wm_ex.imshow(wm_ex, cmap = plt.cm.gray) ax_wm_ex.set_xlabel('tiquwater')这段代码什么意思

这段代码定义了一个包含四个子图的图像，每个子图都是灰度图像，用于展示数字水印嵌入和提取的过程。...其中，imshow()函数用于展示图像，set_xlabel()函数用于设置子图的标题。figsize参数用于设置整个图像的大小。

plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

最后，使用plt.imshow()函数绘制了一个热图，并使用cmap='hot'指定了颜色映射方案。通过plt.colorbar()添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用plt.show()显示了绘制的图像。

解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

其中，cmap参数指定了颜色映射表，vmin和vmax参数指定了图像中的最小和最大像素值，num_disp_values是一个预定义的变量，表示深度图像中可能的深度值的数量。最后，它使用show函数来将图形窗口显示在屏幕上。

fig = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=300, facecolor="white") plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.rcParams['font.size'] = 28 plt.rcParams['font.weight'] = 'bold' norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=-0.4, vmax=0.4) # SLA norm locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(0.2) h1 = plt.imshow(sla, cmap='seismic', interpolation='bicubic', norm=norm) plt.margins(0, 0) # plt.axis('off') # 画图无边框,解开此行,以下注释,pad_inches改为0.0 fc = plt.colorbar(h1, ticks=locator, fraction=0.046, pad=0.04) ax1 = fc.ax ax1.set_title('m', fontsize=28, font='Times New Roman') x = [0, 16, 32, 48, 63.5] # ? y = [0, 16, 32, 48, 63.5]

您好！根据您提供的代码，这段代码是用于创建一个大小为10x10英，分辨率为300的图形，并设置背景颜色为白色。接下来的几行代码用于设置字体样式和大小。然后，使用se颜色映射和双三次插值绘制一个名为"h1"的图像。...

if img.ndim == 2: plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)

plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255) 中，cmap='gray' 表示使用灰度色彩映射，vmin=0 表示最小像素值为0，vmax=255 表示最大像素值为255，即图像的灰度范围。这样，就可以将灰度图像显示出来。

plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(corr_matrix, cmap='hot', interpolation='nearest')

这段代码使用matplotlib库中的imshow函数来绘制热力图，展示相关系数矩阵的信息。其中，figsize参数指定了热力图的大小，cmap参数指定了使用的颜色映射表，interpolation参数指定了插值方法。具体来说，cmap='hot'...

plt.imshow(self.map_data, cmap=cmap, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=7)

其中，self.map_data 是一个 2D 的数组，cmap 是一个 colormap，interpolation 是插值方式，vmin 和 vmax 是颜色映射的最小值和最大值。这行代码的作用是将 self.map_data 中的数据按照 colormap 显示在屏幕上。

ax = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=plt.imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-8e12,vmax=8e12) im2=plt.imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=15) cb2=ax.colorbar(im2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1) cb1=ax.colorbar(im1,ticks=[-8e12,-4e12,0,4e12,8e12],shrink=1)#,aspect=24) cb1.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb1.ax.tick_params(pad=0) cb2.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb2.ax.tick_params(pad=0)我想控制颜色条的位置

im1=axs[0].imshow(eyave, extent=extent, cmap='RdBu_r', vmin=-8e12, vmax=8e12) im2=axs[0].imshow(ele, extent=extent, cmap='viridis', vmin=0, vmax=15) cb1 = fig.colorbar(im1, ax=axs[0], ticks=[-8e12,-...

plt.imshow(test_img,cmap=plt.get_cmap('Set2'))

plt.imshow()是matplotlib库中用于显示图像的函数，test_img是要显示的图像数组，cmap=plt.get_cmap('Set2')表示使用matplotlib库中的Set2颜色映射表来显示图像。颜色映射表是将数值映射到颜色的一种...

def plot_images(images, titles, height, width, n_row=1, n_col=4): plt.figure(figsize=(1.8 * n_col, 2.4 * n_row)) plt.subplots_adjust(bottom=0, left=.01, right=.99, top=.90, hspace=.35) for i in range(n_row * n_col): plt.subplot(n_row, n_col, i + 1) plt.imshow(images[i].reshape((height, width)), cmap=plt.cm.gray) plt.title(titles[i], size=12) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

- n_row：网格的行数，默认为1； - n_col：网格的列数，默认为4。 该函数会先根据n_row和n_col参数计算出网格的大小，然后逐个绘制每个图像，并在图像下方加上对应的标题。最后通过plt.show()函数将图像展示出来。 ...

解释一下这段代码plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.subplot(1, 4, 1) plt.imshow(x[0].squeeze(),cmap='RGB')

这段代码的作用是创建一个图形窗口，其中包含4...- plt.imshow(x[0].squeeze(),cmap='RGB')：使用RGB颜色映射显示x[0]的内容，squeeze()函数用于消除x[0]中的单维度。这一行代码的作用是在第1个子图中显示x[0]的内容。

net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

这段代码包括模型的初始化(net=Net())，损失函数的定义(criterion=nn.CrossEntropyLoss())，优化器的定义(optimizer=optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9))，以及用于可视化训练过程的相关函数。...

plt.imshow(digit, cmap=plt.cm.binary)

这是在使用 matplotlib 库中的 imshow 函数来显示一个数字图像。digit 变量是图像的数据，cmap 参数是用于绘制图像的颜色映射。在这里，我们使用了 matplotlib 库中的 cm 子库中的 binary 颜色映射，这将导致图像被...

plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Reds)

回答: 这段代码使用plt.imshow()函数来展示一个名为confusion的数组，使用plt.cm.Reds作为颜色映射。\[3\]imshow()函数将数组的值以图片的形式展示出来，数组的值对应着不同的颜色深浅，而数值的横纵坐标就是数组的...

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