python中plt.axis的用法

时间: 2023-04-30 09:03:46 浏览: 145
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解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

plt.axis函数在Python中的用法是设置图形的轴限制范围或者坐标轴标签等属性，以便更好地呈现数据图形。例如，plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])可以设置x轴和y轴限制范围，plt.xlabel('x轴标签')和plt.ylabel('y轴标签')可以设置x轴和y轴的标签。
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在python plt图表中文字大小调节的方法

在Python的可视化库matplotlib中，plt是pyplot模块的别名，它提供了丰富的功能来创建和定制各种图表。当我们需要调整plt图表中的文字大小时，可以通过设置特定函数的fontsize参数来实现。以下是一些关键知识点...
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python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法

用matplotlib.pyplot画的图，显示和保存的图片周围都会有白边，...plt.axis(‘off') # 去除图像周围的白边 height, width, channels = im.shape # 如果dpi=300，那么图像大小=height*width fig.set_size_inches(widt

补充代码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")

这段代码中使用了 skimage 库中的 io.imread 方法读取图像；使用 filters.threshold_otsu 方法计算出阈值，并将图像转化为二值化图像。最后使用 matplotlib 库中的 imshow 和 subplot 方法显示原图和二...

from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 Scipy 和 Skimage 库实现对图像进行中值滤波的操作，并将滤波后的图像结果进行显示和保存。 具体的实现步骤如下： 1. 导入所需要的库：Scipy 中的 ndimage 模块用于图像处理，Skimage ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose() # 绘制原始序列和分解后的IMF分量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, charge, label='Original') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() for i in range(imfs.shape[0]): plt.plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) plt.plot(time, residuals, label='Residuals') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show()在上述代码后增写一段代码，使得上述代码中绘制的图片可以显示在一张图中

可以使用 subplots() 方法将多个图像显示在同一个图中。以下是修改后的代码： python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = ...

# 词云可视化 txt = " ".join(allwords_clean_dist) #将list转成str，便于词云可视化 ke_mask=np.array(Image.open("D:\python练习\背景图片.jpg")) # Image.open("data/mask.png") wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white", max_words=1000, max_font_size=100, min_font_size=5, random_state=42, collocations=False, mask=ke_mask, width=1000,height=800,margin=2, ) wc.generate(txt) plt.figure(dpi=200) plt.imshow(wc, interpolation='catrom',vmax=1000) plt.axis("off") #隐藏坐标 plt.rcParams['figure.dpi'] = 600 plt.savefig('关键词词云.png') 代码分析

这段代码是用来进行词云可视化的。...最后，使用plt.imshow函数显示词云图像，并通过plt.axis("off")隐藏坐标轴。最后将词云保存为图片。 关于代码的分析就是以上所述，没有更多的具体信息可以提供。

for i in range(0, len(files)): image = cv2.imread(files[i]) image = draw_test("Prediction", class_labels[predictions[i][0]], image, true_labels[i]) axes.append(fig.add_subplot(rows, cols, i+1)) plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.grid(False) plt.axis('off')优化这段代码

这段代码是用 Python 语言编写的，主要是读取一组图像文件，对每个图像进行预测并绘制预测结果，最后将所有图像显示在一个网格中。为了优化这段代码，可以考虑以下几点： 1. 使用并行计算加速图像处理过程，例如...

## 数据准备 worddict = {} ## 构造{词语：频率}字典 for key,value in zip(word_stat.Word,word_stat.number): worddict[key] = value ## 生成词云 ## 查看其中的10个元素 for ii,myword in zip(range(10),worddict.items()): print(ii) print(myword) redcold = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/STFANGSO.TTF", margin=5, width=1800, height=1800) worddict=worddict.items()#文本词频 worddict=dict(worddict) #redcold.generate(worddict) #文本 redcold.generate_from_frequencies(frequencies=worddict) #词频 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(redcold) plt.axis("off") plt.show()

这是一段Python代码，用于生成词云。首先，它构造了一个字典...接着，它将worddict转换为一个元组列表，并将其转换为字典，然后使用generate_from_frequencies方法生成词云。最后，使用matplotlib库展示词云图。

import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud # 中文字体路径 font_path = 'path/to/your/font.ttf' # 列表文本数据 text_list = ["这是一段文本1", "这是一段文本2", "这是一段文本3"] # 合并文本数据 text = " ".join(text_list) # 创建词云对象，并指定字体路径和中文编码 wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, collocations=False, width=800, height=400) # 生成词云图 wordcloud.generate(text) # 绘制词云图 plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()

这段代码看起来是用 Python 中的 matplotlib 和 wordcloud 库生成词云图。在代码中，您需要将 path/to/your/font.ttf 替换为您实际使用的中文字体文件路径。如果您没有中文字体文件，可以在网上下载，或者使用系统...

写出以下代码的设计思路及设计步骤from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 打开文本 text = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt").read() # print(text) # print(type(text)) # <class 'str'> # 生成对象 wc = WordCloud().generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') # interpolation设置插值，设置颜色、排列等 plt.axis("off") # 关闭坐标轴 plt.show() # 将词云图片保存到文件 wc.to_file(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\image.png")

6. 使用plt库中的axis()函数，设置关闭坐标轴。 7. 使用plt库中的show()函数，显示词云图。 8. 调用wc对象的to_file()方法，将词云图保存为文件。 编写的程序代码如下所示： python from wordcloud import ...

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 分类标签 sizes = [15, 30, 45, 10] # 每个分类的数值 # 饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 图片大小 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) # 绘制饼图 plt.axis('equal') # 设置饼图为正圆形 # 保存图形 plt.savefig('quadratic_function.png',dpi=1000) pix = QPixmap("quadratic_function.png") new_width = self.Market.label.width() print(pix.width()) new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label.setPixmap(scaled_pixmap)显示pix,width（）为0

您的代码中使用了保存图片的方法plt.savefig()，保存的图片文件名为'quadratic_function.png'，但是在后面获取图片时使用了'Market.label'来设置图片，这个是无法使用的。您需要将'Market.label'改为您需要显示图片...

plt.imshow 用法示例

最后，我们使用 plt.axis 函数隐藏了坐标轴，然后使用 plt.show 函数显示了图片。 ### 回答2： plt.imshow 用于显示图像数据或二维数组的示例。它是matplotlib库中一个常用的函数。 首先，我们需要导入matplotlib...

filename = 'words_ls.txt' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as f: mytext = f.read() wordcloud = WordCloud().generate(mytext) %pylab inline import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") #保存文件 wc.to_file(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ciyun.png") filename = 'words_ls.txt' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as f: mytext = f.read() wordcloud = WordCloud().generate(mytext)代码问题

plt.axis("off") plt.show() # 保存词云图 wordcloud.to_file("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ciyun.png") 修正后的代码中，我们首先读取了文本文件并将其存储到mytext变量中。然后，我们使用...

from wordcloud import WordCloud #词云 import jieba #分词 from matplotlib import pyplot as plt #绘图 数据可视化 from PIL import Image #图片处理 import numpy as np #矩阵运算 import sqlite3 #数据库 # def show(): con = sqlite3.connect('movie.db') cur = con.cursor() sql = 'select instroduction from movie250' data = cur.execute(sql) text = "" for item in data: text = text + item[0] # print(text) cur.close() con.close() cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(len(string)) img = Image.open(r'./static/images/old.png') img_array = np.array(img) #将图片转换为数组 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_array, font_path="/Library/Fonts/Songti.ttc" #字体所在位置C:\Windows\Fonts ) wc.generate_from_text(string) #绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') #是否显示坐标轴 fig.patch.set_alpha(0) plt.show() #显示生成的词云图片 plt.savefig('static/images/new.png') # return img_array

正确的方法是使用 plt.gcf().patch.set_alpha(0) 将当前的图形对象背景设置为透明，例如： python import sqlite3 import jieba import numpy as np from wordcloud import WordCloud from matplotlib import ...

python plt.imshow()显示图像四周的白色如何去除

在 Python 的 plt.imshow() 方法中，如果想要去除显示图像四周的白色框框，可以使用 plt.axis('off') 方法来实现。这个方法可以关闭图形的坐标轴，从而隐藏掉图像周围的白色框框。 具体地说，我们可以通过以下代码...

改写并扩写代码“def NMFImage(A_2, num_components): w, h, c = A_2.shape#获取输入图像的宽度、高度和通道数 new_img = A_2.copy()#创建一个新的图像副本 #循环遍历每个通道 for i in range(c): nmf = NMF(n_components=num_components)#创建一个NMF对象，设置要使用的分量数量 P = nmf.fit_transform(A_2[:, :, i])#使用NMF对当前通道进行分解，得到系数矩阵P Q = nmf.components_#获取NMF分解的基矩阵Q new_img[:, : ,i] = np.clip(P @ Q, 0, 1)#将当前通道的重建图像存储到新图像中，使用np.clip函数将像素值限制在0到1之间 return {'new_image': new_img}#返回新图像字典 #显示原始图像 plt.figure(figsize=(12, 9)) plt.imshow(A_2); plt.axis('off') plt.show()”

本代码中，我们使用了 sklearn 中的 NMF 类来进行非负矩阵分解。该类的 fit_transform 方法可以将输入图像分解为系数矩阵 P 和基矩阵 Q，从而实现降维和重构。我们对输入图像的每个通道分别进行分解和重构...

python中使用plt.grid函数，怎么让第一行的网格块变成灰色，请帮我完整实现代码

好的，使用plt.grid函数可以绘制网格线，可以通过设置参数...这里使用gca函数获取当前坐标轴，然后使用set_axisbelow(True)方法将网格线放在图形下方，最后通过设置axis参数为'y'来仅对纵向的网格线进行设置。

plt.figure(figsize=(15,15)) ax1=plt.subplot(3,1,1) ax1.set_title("原数据",fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][:"2020-04-30"], color="c") ax2=plt.subplot(3,1,2) ax2.set_title("填充插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2),color="r") ax3=plt.subplot(3,1,3) ax3.set_title("线性插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2),color="b") plt.savefig("插值1.png", dpi=150)在python中调整每一幅图刻度值的字体

要在 Python 中调整每一幅图的刻度值字体，你可以使用 tick_params() 方法来设置刻度值的字体和大小。 以下是在 Python 中调整每一幅图的刻度值字体的示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt ...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 设置字体为宋体 font = FontProperties(fname="/path/to/font.ttf", size=12) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(15, 15)) ax1 = plt.subplot(3, 1, 1) ax1.set_title("原数据", fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][: "2020-04-30"], color="c") ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax2 = plt.subplot(3, 1, 2) ax2.set_title("填充插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2), color="r") ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) ax3.set_title("线性插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2), color="b") ax3.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) plt.savefig("插值1.png", dpi=150)以上代码报错为下 File "/Users/wangwangdalibao/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axis.py", line 928, in _translate_tick_kw raise ValueError(

这个错误通常是由于字体文件无法正确加载或字体文件路径不正确导致的。...这将使用系统中的宋体作为字体。 如果以上方法仍然无法解决问题，请提供完整的错误信息，以便我能够更好地帮助你找到问题所在。

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