#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含,则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) # plt.clf() # plt.show() n = n + 1,以上代码画出来的示功图怎么感觉叠加起来了

时间: 2024-03-16 10:43:07 浏览: 70
根据您提供的代码,我猜测您的问题可能是每次迭代时没有清空绘图区域,导致新的图形叠加在之前的图形上。您可以在每次迭代之前调用 plt.clf() 方法,这将清除当前绘图区域中的所有内容,以便您可以从头开始绘制新的图形。修改后的代码如下: ```python import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) data = np.array(data) data = data.tolist() n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): continue WY = i[0:200] ZH = i[200:400] plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) plt.clf() # 清空绘图区域 n = n + 1 ``` 希望这可以解决您的问题。
阅读全文

相关推荐

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片,进行分割,总共21个通道,因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法

import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import altair as alt from PIL import Image # st.header - 显示主标题 st.header('学习streamlit模块')#显示主标题 # st.subheader - 显示副标题 st.subheader('副标题用法')#显示副标题 # st.text - 显示文本 st.text('显示定宽文本') # st.markdown - 显示markdown文本 st.markdown('Streamlit <html>', True) st.markdown('Streamlit <html>', False) # st.code - 显示代码块 code = '''def hello(): print("Hello, Streamlit!")''' st.code(code, language='python') st.code(code, language='java') # st.write - 通用显示方法 st.write("2222") st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ '名字': [1, 2, 3, 4], '电话': [10, 20, 30, 50], })) # json a = { 'foo': 'bar', 'baz': 'boz', 'stuff': [ 'stuff 1', 'stuff 2', 'stuff 3', 'stuff 5', ], } st.json(a) st.write(a["stuff"][1]) # st.pyplot - 显示pyplot图表 arr = np.random.normal(1, 1, size=100) plt.hist(arr, bins=50) st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) st.pyplot() # st.altair - 显示altair图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x='a', y='b', size='c', color='c') st.altair_chart(c) # st.vega_lite_chart - 显示Vega-Lite图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.vega_lite_chart(df, { 'mark': 'circle', 'encoding': {'x': {'field': 'a', 'type': 'quantitative'}, 'y': {'field': 'b', 'type': 'quantitative'}, 'size': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, 'color': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, }, }) # st.line_chart - 显示折线图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) # st.area_chart - 显示区域图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) # st.map - 显示地图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon']) st.map(df) 请详细解释以上代码

pptx
在当今社会,智慧社区的建设已成为提升居民生活质量、增强社区管理效率的重要途径。智慧社区,作为居住在一定地域范围内人们社会生活的共同体,不再仅仅是房屋和人口的简单集合,而是融合了先进信息技术、物联网、大数据等现代化手段的新型社区形态。它致力于满足居民的多元化需求,从安全、健康、社交到尊重与自我实现,全方位打造温馨、便捷、高效的社区生活环境。 智慧社区的建设规划围绕居民的核心需求展开。在安全方面,智慧社区通过集成化安防系统,如门禁管理、访客登记、消防监控等,实现了对社区内外的全面监控与高效管理。这些系统不仅能够自动识别访客身份,有效防止非法入侵,还能实时监测消防设备状态,确保火灾等紧急情况下的迅速响应。同时,智慧医疗系统的引入,为居民提供了便捷的健康管理服务。无论是居家的老人还是忙碌的上班族,都能通过无线健康检测设备随时监测自身健康状况,并将数据传输至健康管理平台,享受长期的健康咨询与评估服务。此外,智慧物业系统涵盖了空调运行管控、照明管控、车辆管理等多个方面,通过智能化手段降低了运维成本,提高了资源利用效率,为居民创造了更加舒适、节能的生活环境。 智慧社区的应用场景丰富多彩,既体现了科技的力量,又充满了人文关怀。在平安社区方面,消防栓开盖报警、防火安全门开启监控等技术的应用,为社区的安全防范筑起了坚实的防线。而电梯运行监控系统的加入,更是让居民在享受便捷出行的同时,多了一份安心与保障。在便民社区中,智慧服务超市、智能终端业务的推广,让居民足不出户就能享受到全面的生活服务帮助。无论是社保业务查询、自助缴费还是行政审批等事项,都能通过智能终端轻松办理,极大地节省了时间和精力。此外,智慧社区还特别关注老年人的生活需求,提供了居家养老服务、远程健康监测等贴心服务,让老年人在享受科技便利的同时,也能感受到社区的温暖与关怀。这些应用场景的落地实施,不仅提升了居民的生活品质,也增强了社区的凝聚力和向心力,让智慧社区成为了人们心中理想的居住之地。

最新推荐

recommend-type

用Python去除图像的黑色或白色背景实例

import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc ``` 接下来,我们打开图像文件并将其转换为灰度模式,以便简化处理过程。在这个例子中,我们假设图像名为"1.jpg": ```python img = Image.open('1.jpg') img1...
recommend-type

Spring Websocket快速实现与SSMTest实战应用

标题“websocket包”指代的是一个在计算机网络技术中应用广泛的组件或技术包。WebSocket是一种网络通信协议,它提供了浏览器与服务器之间进行全双工通信的能力。具体而言,WebSocket允许服务器主动向客户端推送信息,是实现即时通讯功能的绝佳选择。 描述中提到的“springwebsocket实现代码”,表明该包中的核心内容是基于Spring框架对WebSocket协议的实现。Spring是Java平台上一个非常流行的开源应用框架,提供了全面的编程和配置模型。在Spring中实现WebSocket功能,开发者通常会使用Spring提供的注解和配置类,简化WebSocket服务端的编程工作。使用Spring的WebSocket实现意味着开发者可以利用Spring提供的依赖注入、声明式事务管理、安全性控制等高级功能。此外,Spring WebSocket还支持与Spring MVC的集成,使得在Web应用中使用WebSocket变得更加灵活和方便。 直接在Eclipse上面引用,说明这个websocket包是易于集成的库或模块。Eclipse是一个流行的集成开发环境(IDE),支持Java、C++、PHP等多种编程语言和多种框架的开发。在Eclipse中引用一个库或模块通常意味着需要将相关的jar包、源代码或者配置文件添加到项目中,然后就可以在Eclipse项目中使用该技术了。具体操作可能包括在项目中添加依赖、配置web.xml文件、使用注解标注等方式。 标签为“websocket”,这表明这个文件或项目与WebSocket技术直接相关。标签是用于分类和快速检索的关键字,在给定的文件信息中,“websocket”是核心关键词,它表明该项目或文件的主要功能是与WebSocket通信协议相关的。 文件名称列表中的“SSMTest-master”暗示着这是一个版本控制仓库的名称,例如在GitHub等代码托管平台上。SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的缩写,它们通常一起使用以构建企业级的Java Web应用。这三个框架分别负责不同的功能:Spring提供核心功能;SpringMVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架;MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。Master在这里表示这是项目的主分支。这表明websocket包可能是一个SSM项目中的模块,用于提供WebSocket通讯支持,允许开发者在一个集成了SSM框架的Java Web应用中使用WebSocket技术。 综上所述,这个websocket包可以提供给开发者一种简洁有效的方式,在遵循Spring框架原则的同时,实现WebSocket通信功能。开发者可以利用此包在Eclipse等IDE中快速开发出支持实时通信的Web应用,极大地提升开发效率和应用性能。
recommend-type

电力电子技术的智能化:数据中心的智能电源管理

# 摘要 本文探讨了智能电源管理在数据中心的重要性,从电力电子技术基础到智能化电源管理系统的实施,再到技术的实践案例分析和未来展望。首先,文章介绍了电力电子技术及数据中心供电架构,并分析了其在能效提升中的应用。随后,深入讨论了智能化电源管理系统的组成、功能、监控技术以及能
recommend-type

通过spark sql读取关系型数据库mysql中的数据

Spark SQL是Apache Spark的一个模块,它允许用户在Scala、Python或SQL上下文中查询结构化数据。如果你想从MySQL关系型数据库中读取数据并处理,你可以按照以下步骤操作: 1. 首先,你需要安装`PyMySQL`库(如果使用的是Python),它是Python与MySQL交互的一个Python驱动程序。在命令行输入 `pip install PyMySQL` 来安装。 2. 在Spark环境中,导入`pyspark.sql`库,并创建一个`SparkSession`,这是Spark SQL的入口点。 ```python from pyspark.sql imp
recommend-type

新版微软inspect工具下载:32位与64位版本

根据给定文件信息,我们可以生成以下知识点: 首先,从标题和描述中,我们可以了解到新版微软inspect.exe与inspect32.exe是两个工具,它们分别对应32位和64位的系统架构。这些工具是微软官方提供的,可以用来下载获取。它们源自Windows 8的开发者工具箱,这是一个集合了多种工具以帮助开发者进行应用程序开发与调试的资源包。由于这两个工具被归类到开发者工具箱,我们可以推断,inspect.exe与inspect32.exe是用于应用程序性能检测、问题诊断和用户界面分析的工具。它们对于开发者而言非常实用,可以在开发和测试阶段对程序进行深入的分析。 接下来,从标签“inspect inspect32 spy++”中,我们可以得知inspect.exe与inspect32.exe很有可能是微软Spy++工具的更新版或者是有类似功能的工具。Spy++是Visual Studio集成开发环境(IDE)的一个组件,专门用于Windows应用程序。它允许开发者观察并调试与Windows图形用户界面(GUI)相关的各种细节,包括窗口、控件以及它们之间的消息传递。使用Spy++,开发者可以查看窗口的句柄和类信息、消息流以及子窗口结构。新版inspect工具可能继承了Spy++的所有功能,并可能增加了新功能或改进,以适应新的开发需求和技术。 最后,由于文件名称列表仅提供了“ed5fa992d2624d94ac0eb42ee46db327”,没有提供具体的文件名或扩展名,我们无法从这个文件名直接推断出具体的文件内容或功能。这串看似随机的字符可能代表了文件的哈希值或是文件存储路径的一部分,但这需要更多的上下文信息来确定。 综上所述,新版的inspect.exe与inspect32.exe是微软提供的开发者工具,与Spy++有类似功能,可以用于程序界面分析、问题诊断等。它们是专门为32位和64位系统架构设计的,方便开发者在开发过程中对应用程序进行深入的调试和优化。同时,使用这些工具可以提高开发效率,确保软件质量。由于这些工具来自Windows 8的开发者工具箱,它们可能在兼容性、效率和用户体验上都经过了优化,能够为Windows应用的开发和调试提供更加专业和便捷的解决方案。
recommend-type

如何运用电力电子技术实现IT设备的能耗监控

# 摘要 随着信息技术的快速发展,IT设备能耗监控已成为提升能效和减少环境影响的关键环节。本文首先概述了电力电子技术与IT设备能耗监控的重要性,随后深入探讨了电力电子技术的基础原理及其在能耗监控中的应用。文章详细分析了IT设备能耗监控的理论框架、实践操作以及创新技术的应用,并通过节能改造案例展示了监控系统构建和实施的成效。最后,本文展望了未来能耗监控技术的发展趋势,同时
recommend-type

2635.656845多位小数数字,js不使用四舍五入保留两位小数,然后把结果千分位,想要的结果是2,635.65;如何处理

在JavaScript中,如果你想要将2635.656845这个数字精确地保留两位小数,并且去掉多余的千分位,可以使用`toFixed()`函数结合字符串切片的方法来实现。不过需要注意的是,`toFixed()`会返回一个字符串,所以我们需要先转换它。 以下是一个示例: ```javascript let num = 2635.656845; // 使用 toFixed() 保留两位小数,然后去掉多余的三位 let roundedNum = num.toFixed(2).substring(0, 5); // 如果最后一个字符是 '0',则进一步判断是否真的只有一位小数 if (round
recommend-type

解决最小倍数问题 - Ruby编程项目欧拉实践

根据给定文件信息,以下知识点将围绕Ruby编程语言、欧拉计划以及算法设计方面展开。 首先,“欧拉计划”指的是一系列数学和计算问题,旨在提供一种有趣且富有挑战性的方法来提高数学和编程技能。这类问题通常具有数学背景,并且需要编写程序来解决。 在标题“项目欧拉最小的多个NYC04-SENG-FT-030920”中,我们可以推断出需要解决的问题与找到一个最小的正整数,这个正整数可以被一定范围内的所有整数(本例中为1到20)整除。这是数论中的一个经典问题,通常被称为计算最小公倍数(Least Common Multiple,简称LCM)。 问题中提到的“2520是可以除以1到10的每个数字而没有任何余数的最小数字”,这意味着2520是1到10的最小公倍数。而问题要求我们计算1到20的最小公倍数,这是一个更为复杂的计算任务。 在描述中提到了具体的解决方案实施步骤,包括编码到两个不同的Ruby文件中,并运行RSpec测试。这涉及到Ruby编程语言,特别是文件操作和测试框架的使用。 1. Ruby编程语言知识点: - Ruby是一种高级、解释型编程语言,以其简洁的语法和强大的编程能力而闻名。 - Ruby的面向对象特性允许程序员定义类和对象,以及它们之间的交互。 - 文件操作是Ruby中的一个常见任务,例如,使用`File.open`方法打开文件进行读写操作。 - Ruby有一个内置的测试框架RSpec,用于编写和执行测试用例,以确保代码的正确性和可靠性。 2. 算法设计知识点: - 最小公倍数(LCM)问题可以通过计算两个数的最大公约数(GCD)来解决,因为LCM(a, b) = |a * b| / GCD(a, b),这里的“|a * b|”表示a和b的乘积的绝对值。 - 确定1到N范围内的所有整数的最小公倍数,可以通过迭代地计算当前最小公倍数与下一个整数的最小公倍数来实现。 - 欧拉问题通常要求算法具有高效的时间复杂度和空间复杂度,以处理更大的数值和更复杂的问题。 3. 源代码管理知识点: - 从文件名称列表可以看出,这是一个包含在Git版本控制下的项目。Git是一种流行的分布式版本控制系统,用于源代码管理。 - 在这种情况下,“master”通常指的是项目的主分支,是项目开发的主要工作流所在。 综上所述,本文件要求程序员使用Ruby语言实现一个算法,该算法能够找到一个最小的正整数,它能够被1到20的每个整数整除,同时涉及使用文件操作编写测试代码,并且需要对代码进行版本控制。这些都是程序员日常工作中可能遇到的技术任务,需要综合运用编程语言知识、算法原理和源代码管理技能。
recommend-type

电力电子技术:IT数据中心的能源革命者

# 摘要 本文深入探讨了电力电子技术在IT数据中心中的重要角色,阐述了其基础理论、关键参数以及在数据中心能源需求管理中的应用。文章详细分析了数据中心能耗的构成与评价指标,并讨论了电力供应架构及高效电力分配策略。通过介绍能量回收、模块化解决方案和能源存储技术,探讨了
recommend-type

设计一个程序,实现哈希表的相关运算:用Java语言编写

设计一个简单的哈希表(Hash Table),在Java中通常会使用`HashMap`或`LinkedHashMap`等内置数据结构。下面是一个基本的实现,使用`HashMap`作为示例: ```java import java.util.HashMap; public class HashTable { private HashMap<String, String> hashTable; // 使用HashMap存储键值对 // 初始化哈希表 public HashTable(int capacity) { this.hashTable = ne