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

时间: 2023-12-11 10:24:56 浏览: 151
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python 一个figure上显示多个图像的实例

这段代码是用于生成一个带有词云图像的 matplotlib 图像，其中： - `fig = plt.figure(1)` 创建一个新的 matplotlib 图像对象 - `plt.imshow(wc)` 在该图像对象上显示词云图像 `wc` - `plt.axis('off')` 关闭坐标轴显示 这样，就能在 matplotlib 窗口中显示词云图像了。
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解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

2. **使用clf()或clear()**：在显示下一张图片前，可以调用plt.clf()（clear figure）或plt.gca().cla()（clear current axis）来清除当前轴上的所有内容，这样也能防止内存累积。 python for image in ...

解释代码： # 原图 fig = plt.figure() plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') img = Image.open(img_names[idx]) img = np.array(img) plt.imshow(img)

接下来，使用plt.axis('off')函数关闭子图的坐标轴。然后，使用Image.open()函数打开一个图片文件，并将其赋值给变量img。接着，将img转换为一个NumPy数组，并将其赋值给变量img。最后，使用plt.imshow()...

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

其中，fig01 是一个 matplotlib 的 Figure 对象，通过设置 figsize 和 dpi 参数来指定词云图的大小和分辨率。接着，调用 imshow 方法显示词云图，再调用 axis 方法设置坐标轴不可见，最后调用 show 方法显示图像。这...

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。...

fig = plt.figure(figsize=(10, 15)) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.imshow(rgb_img) for g in gs: g.plot(ax) ax.set_title('RGB') ax.axis('off')

这段代码是用来绘制RGB图像和标注框的，首先创建一个大小为10x15的图像窗口，然后在该窗口中添加一个3行2列的子图，其中第一个子图用于显示RGB图像，并在图像上绘制标注框。其中gs是标注框的集合，通过for循环遍历gs...

from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 数据采样 data = data.sample(20000,random_state = 22) # 文本拼接 describe_document = " ".join(data['describe']) fig = plt.figure(figsize=(20,10)) # 创建词云对象（参数中的mask=background_Image设置了词云的背景图片，实训平台的背景图片在后台进行了处理，这里需要自己增加一条语句，把图片加载进来backgroud_Image = plt.imread(‘man.jpg’)，自己找一张图片，命名为man.jpg，并将其放到和程序同一路径下） background_Image = plt.imread('man.jpg.png') #print('图片加载成功') wordcloud = WordCloud(background_color='white',font_path='FangSong.ttf',mask=background_Image,scale=2,collocations=False,random_state=30) # 生成词云 wordcloud.generate(describe_document) plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show()

这段代码中有一些问题： 1. WordCloud 和 plt 的导入语句之间需要加上换行符。...plt.axis("off") plt.show() 请注意，这段代码仅为示例代码，需要你自行替换 data 变量的定义和背景图片的文件名。

def get_img(field,targetImgSrc,resImgSrc): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i,item in enumerate(data): text += item[0] cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)解释代码

1. 连接 MySQL 数据库，查询 jobinfo 表中的指定字段（field 参数）。 2. 将查询结果拼接成一个字符串 text。 3. 使用 jieba 库对字符串进行中文分词，得到分词后的字符串 string。 4. 打开指定的遮罩图片...

def get_addressCompanyTags_img(targetImgSrc,resImgSrc,addrress): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select companyTags from jobinfo where address = {addrress}" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i, item in enumerate(data): tags = json.loads(item[0]) for j in tags: text += j cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)有数据分析吗？具体是哪几行

这段代码是一个生成词云图的函数，它将从数据库中查询出符合地址要求的公司标签，将这些标签进行分词处理并生成词云图。 具体的数据分析包括： 第4行的SQL查询语句，是用来从数据库中获取符合地址要求的公司标签的...

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

fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.gcf().patch.set_alpha(0) # 设置当前图形对象的背景为透明 plt.show() plt.savefig('static/images/new.png') # return img_array

fig = plt.figure(num=filename + ' - rx' + str(rxnumber), figsize=(20, 10), facecolor='w', edgecolor='w') plt.imshow(outputdata, extent=[0, outputdata.shape[1], outputdata.shape[0] * dt, 0], interpolation='nearest', aspect='auto', cmap='seismic', vmin=-np.amax(np.abs(outputdata)), vmax=np.amax(np.abs(outputdata))) plt.xlabel('Trace number') plt.ylabel('Time [s]') # plt.title('{}'.format(filename)) # Grid properties ax = fig.gca() ax.grid(which='both', axis='both', linestyle='-.') cb = plt.colorbar() if 'E' in rxcomponent: cb.set_label('Field strength [V/m]') elif 'H' in rxcomponent: cb.set_label('Field strength [A/m]') elif 'I' in rxcomponent: cb.set_label('Current [A]')解释

具体来说，该函数使用fig = plt.figure()创建了一个绘图对象，并且指定了一些参数，如图像的命名、大小和背景颜色等。 之后，该函数使用plt.imshow()将B-scan数据绘制成图像，并指定了一些参数，包括图像的范围...

args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show()保存超像素识别结果

plt.imsave(os.path.join("segmented_images", "superpixel_boundaries.png"), mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) # loop over the unique segment values for (i...

改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(src,gamma): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(src/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(3, 2)) result = np.concatenate([img, image1,image2,image3],axis=1) plt.show(result) plt.show() cv2.imshow('3.8',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

以下是修改后的代码： python import cv2 ...5. 删除了不必要的 fig = plt.figure(figsize=(3, 2))。 6. 将 np.power(src/255, gamma) 改为 np.power(dst, gamma)。 7. 删除了不必要的空格。

x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错NotImplementedError: Axes3D currently only supports the aspect argument 'auto'. You passed in 'equal'.

ax.set_axis_off() # 显示投影截面图 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) plt.imshow...

def Draw_Classification_Map(label, name: str, scale: float = 4.0, dpi: int = 400): ''' get classification map , then save to given path :param label: classification label, 2D :param name: saving path and file's name :param scale: scale of image. If equals to 1, then saving-size is just the label-size :param dpi: default is OK :return: null ''' fig, ax = plt.subplots() numlabel = np.array(label) v = spy.imshow(classes=numlabel.astype(np.int16), fignum=fig.number) ax.set_axis_off() ax.xaxis.set_visible(False) ax.yaxis.set_visible(False) fig.set_size_inches(label.shape[1] * scale / dpi, label.shape[0] * scale / dpi) foo_fig = plt.gcf() # 'get current figure' plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) foo_fig.savefig(name + '.png', format='png', transparent=True, dpi=dpi, pad_inches=0) pass怎么才能把这段代码输出的超像素级图片转换为像素级图片

center = np.mean(contours[0], axis=0, dtype=np.int32) pixel_value = superpixel_image[center[0], center[1]] image[markers == label] = pixel_value # 保存像素级别的图像 cv2.imwrite('pixel_image.png',...

# 生成三维点云数据 x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) #ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 #ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_box_aspect('auto') ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错ValueError: could not convert string to float: 'auto'

这个错误是因为 set_box_aspect() 函数需要传入一个浮点数或一个由浮点数组成的元组，用于设置坐标轴的比例。但在你的代码中，你将字符串 'auto' 作为参数传入了该函数，所以 Python 尝试将其转换为浮点数时出现...

解释代码import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from skimage.filters import laplace, gaussian # 中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() #图像边缘特征提取(二阶边缘检测算子) image = mpimg.imread('cat.jpg') edge_laplace = laplace(image) gaussian_image = gaussian(image) edge_LoG = laplace(gaussian_image) fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, sharex=True, sharey=True, figsize=(8, 6)) ax[0, 0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray) ax[0, 0].set_title('原始图像') ax[0, 1].imshow(edge_laplace, cmap=plt.cm.gray) ax[0, 1].set_title('Laplace 边缘检测') ax[1, 0].imshow(gaussian_image, cmap=plt.cm.gray) ax[1, 0].set_title('高斯平滑后的图像') ax[1, 1].imshow(edge_LoG, cmap=plt.cm.gray) ax[1, 1].set_title('LoG 边缘检测') for a in ax: for j in a: j.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要是用于图像边缘特征提取，使用了 laplace 和...其中，set_ch() 函数用于设置中文显示，ax[0,0] 到 ax[1,1] 表示四张子图，j.axis('off') 用于关闭坐标轴显示，plt.tight_layout() 用于调整子图之间的间隔。

此代码改正import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(img,gamma): height, width = img.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(img/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) vs1 = np.concatenate([img, image1,image2,image3]) vs2 = np.hstack((image2, image3)) result = np.vstack((vs1, vs2)) plt.show('3.8', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) vs1 = np.concatenate([img, image1, image2, image3], axis=1) vs2 = np.concatenate([image2, image3], axis=1) result = np.concatenate([vs1, vs2], axis=0) plt.imshow...

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True) ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8]) ####################################################################### axs = ax[0].subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [15, 1]}) axs[1].axis('off') #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=axs[0].imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-6e12,vmax=6e12) im2=axs[0].imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=10) axs[0].set_yticks([-8,-4,0,4,8]) #色条位置 #imcb1=fig.add_axes([0.4, 0.15,0.5,0.7]) imcb1=fig.add_axes([0.25, 0.25,0.5,0.5]) #imcb1.axis('off') #imcb2=fig.add_axes([0.47, 0.15,0.5,0.7]) #imcb2.axis('off') #cb2=fig.colorbar(im2,ax=imcb2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1,aspect=16) cb1=fig.colorbar(im1,ax=imcb1,ticks=[-6e12,-3e12,0,3e12,6e12],shrink=0.88,aspect=14)为什么我的imcb1不显示

可能是因为你设置了imcb1的位置和大小，但是没有在该位置添加任何元素，所以它显示为空白。...imcb1.axis('off') imcb1_empty = imcb1.twinx() 这样就会在imcb1的位置添加一个空的axes，使得imcb1能够显示出来。

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