python中plt.axis的用法
时间: 2023-04-30 14:03:46 浏览: 94
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。
相关问题
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")
好的,我来补充一下完整的代码,供您参考:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters
# 读取图像
img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif")
# 显示原图
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_checkeboard)
plt.axis('off')
plt.title("Original")
# 二值化处理
img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard)
threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard)
img_binary[img_checkeboard >= threshold] = 1
# 显示二值化后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_binary)
plt.axis('off')
plt.title("Binary")
plt.show()
```
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` 方法显示原图和二值化后的图像。
希望能对您有所帮助!
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来显示一张图像并去除周围的白色框框:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图像
img = plt.imread('image.jpg')
# 显示图像
plt.imshow(img)
# 去除周围的白色框框
plt.axis('off')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们通过 plt.imread() 方法读取了一张图像,并使用 plt.imshow() 方法显示出来。然后,我们调用了 plt.axis('off') 方法来关闭图形的坐标轴,从而去除了周围的白色框框。最后,我们使用 plt.show() 方法将图形显示出来。
通过这种方法,我们可以更好地展示图像,去除周围的干扰,并让图像更加美观。