plt.imshow与plt.plot的区别

plt.imshow()和plt.plot()是Matplotlib库中常用的两个函数，用于可视化数据。

1. plt.imshow():
- 用于显示图像数据。它接受一个二维或三维的数组，将其解释为图像的像素值，并将其显示在坐标系中。
- 可以用于显示灰度图像、彩色图像以及其他类型的图像数据。
- 可以通过参数设置来调整图像的颜色映射、坐标轴显示等属性。

2. plt.plot():
- 用于绘制一维或二维数据的线性图。它接受一个或多个数组作为输入，将其解释为数据点的坐标，并在坐标系中连接这些点以形成线条。
- 可以用于绘制折线图、散点图、曲线图等不同类型的线性图。
- 可以通过参数设置来调整线条的颜色、线型、标记符号等属性。

总结：
plt.imshow()主要用于显示图像数据，而plt.plot()主要用于绘制线性图。它们的参数和功能有很大差异，适用于不同的数据类型和可视化需求。

相关问题

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，实际上绘制的是全0直方图，而不是图像的真实灰度分布情况。要解决这个问题，需要将cv2.calcHist函数的计算结果赋值给dst变量。修改后的bhistogram函数如下：

def bhistogram(src):
    height, width = src.shape
    dst = cv2.calcHist([src], [0], None, [256], [0, 256]) / np.size(src)
    return dst

这样，就能够正确计算图像的灰度直方图并绘制了。

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()

这段代码使用了matplotlib库来展示图像数据。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能量值的集合），然后使用imshow函数在第二个子图中显示了一个名为disparity的图像（假设这个图像是一张深度图像，其中每个像素表示与相机之间的距离）。其中，cmap参数指定了颜色映射表，vmin和vmax参数指定了图像中的最小和最大像素值，num_disp_values是一个预定义的变量，表示深度图像中可能的深度值的数量。最后，它使用show函数来将图形窗口显示在屏幕上。