plt.subplot(121)是啥意思

时间: 2023-11-02 22:21:20 浏览: 329
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

plt.subplot(121)是用于创建一个包含多个子图的图表，并指定当前子图的位置。 其中，121表示将整个图表分为1行2列，当前子图位于第1个位置。这意味着整个图表将被分为1行2列，即一共有2个子图，当前子图位于左侧。 可以通过类似的方式创建其他位置的子图，例如plt.subplot(122)表示当前子图位于右侧。
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fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2...
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python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法

import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() im = im[:, :, (2, 1, 0)] ax.imshow(im, aspect='equal') plt.axis(‘off') # 去除图像周围的白边 height, width, channels = im.shape # 如果dpi=300，...

plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133

接下来，plt.subplot(131)创建了一个1行3列的子图网格，并选择了第一个子图。然后，plt.bar(names, values)在第一个子图中创建了一个条形图。接着，plt.subplot(132)选择了第二个子图，并在其中创建了一个散点图plt....

plt.subplot(231), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('ORIGINAL') # 原图放大 plt.subplot(232), plt.imshow(replicate,'gray'), plt.title('REPLICATE') # 方式一：复制法 plt.subplot(233), plt.imshow(reflect,'gray'), plt.title('REPLECT') # 方式二：反射法 plt.subplot(234), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('REFLECT_101') # 方式三：反射法二(不要最边缘的像素) plt.subplot(235), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP') # 方式四：外包装法 plt.subplot(236), plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTAVI') # 方式五：常量法

- 第一个子图（plt.subplot(231)）显示原始图像，使用灰度色彩空间进行显示，标题为'ORIGINAL'。 - 第二个子图（plt.subplot(232)）显示使用复制法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'...

from matplotlib import pyplot as plt plt.subplot(121) plt.imshow(img_OpenCV) plt.subplot(122) plt.imshow(img_matplotlib) plt.show()解释这段代码

这段代码使用了Matplotlib库的pyplot子模块，其中plt.subplot(121)和plt.subplot(122)分别定义了两张子图，plt.imshow()函数用于在子图中显示图像。其中img_OpenCV和img_matplotlib是两个图像变量。代码最后使用plt....

plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,3,1) io.imshow("ciyun2019.png") plt.title("2019") plt.subplot(2,3,2) io.imshow("ciyun2020.png") plt.title("2020") plt.subplot(2,3,3) io.imshow("ciyun2021.png") plt.title("2021") plt.subplot(2,3,4) io.imshow("ciyun2022.png") plt.title("2022") plt.subplot(2,3,5) io.imshow("ciyun2023.png") plt.title("2023") plt.show()

plt.subplot(2,3,1) io.imshow("ciyun2019.png") plt.title("2019") plt.subplot(2,3,2) io.imshow("ciyun2020.png") plt.title("2020") plt.subplot(2,3,3) io.imshow("ciyun2021.png") plt.title("2021") plt....

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()

具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些...

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

这段代码存在问题，需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改： import numpy as np ...其中，plt.subplot的第一个参数表示子图的行数，第二个参数表示子图的列数，第三个参数表示子图的编号。

fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122) ,怎么让其使用相同的x，y刻度

你可以使用sharex和...ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1) # 使用ax1的x，y刻度 # 在ax1和ax2上分别绘制图形 plt.show() 这样，两个子图就会使用相同的x，y刻度了。

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

plt.subplot(121) plt.imshow(im) plt.axis('off') plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122) plt.imshow(im1) plt.axis('off') plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) # 保存图片 ...

pycharm将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分开显示

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('...

将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分别保存为两个图片文件

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 保存第一个子图到本地文件 plt.savefig('original_image.png') # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1)...

fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8)) ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122)如何设计让两个子图贴的在一起

然后，通过plt.subplot(121)和plt.subplot(122)，分别在该图中创建了两个子图，每个子图占据整个图的一半，分成了1行2列布局中的第一个和第二个区域。 如果你想要这两个子图紧密相邻，而不是默认地水平并排，...

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")

首先，使用scikit-image库中的io.imread函数读取名为"checkeboard8_pixeldup_8.tif"的图像文件，并将其显示在左边的subplot上。然后，使用numpy库创建一个大小与原图像相同的全零数组，并将其显示在右边的subplot上...

plt.subplot(121)什么意思

plt.subplot(121)是Matplotlib库中的一个函数，用于在一个大的图形窗口中创建子图。...总结起来，plt.subplot(121)的意思就是在一个图形窗口中生成1行2列的子图，并将当前子图设置为第1个，即位于第一行第一列。

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")

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_...

img,mask = next(iter(train_loader)) plt.subplot(121) plt.imshow((convertimg(img[2],3))) print(img.shape) plt.subplot(122) plt.imshow(convertimg(mask[2],1)) print(mask.shape) plt.show()

这段代码应该是用于可视化训练数据的，其中train_loader是训练数据集的DataLoader对象，通过调用next(iter(train_loader))可以得到一个batch的数据，其中img和mask分别表示图像和对应的掩膜。接下来的代码将第三张...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

- plt.subplot(121)：创建一个大小为1x2的子图，并将当前子图设置为第1个子图。 - plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses')：在当前子图中绘制CBOW算法的损失值曲线，并用红色圆点...

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