找出以下代码为什么保存的图有网格线: png = os.path.join(png_path, png_name) map_data = sunpy.map.Map(fits) fig_size = resolution/dpi fig = plt.figure(figsize=(fig_size, fig_size), dpi=dpi) fig.add_subplot([0, 0, 1, 1], projection=map_data) map_data.plot() plt.savefig(png)

时间: 2024-04-14 19:27:56 浏览: 32
根据你提供的代码,可以看到在保存图像之前,没有设置网格线的显示选项。但是如果保存的图像中包含网格线,有可能是因为在之前的代码中设置了 matplotlib 的全局参数来显示网格线。这些全局参数会影响所有之后创建的图形窗口。 你可以尝试在绘制图像之前,使用 `plt.grid(False)` 来关闭网格线的显示,然后再保存图像。以下是修改后的代码: ```python import os import sunpy.map import matplotlib.pyplot as plt png = os.path.join(png_path, png_name) map_data = sunpy.map.Map(fits) fig_size = resolution/dpi fig = plt.figure(figsize=(fig_size, fig_size), dpi=dpi) fig.add_subplot([0, 0, 1, 1], projection=map_data) # 关闭网格线的显示 plt.grid(False) map_data.plot() plt.savefig(png) ``` 通过添加 `plt.grid(False)` 可以确保在保存图像时不显示网格线。 希望这能解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
相关问题

以下代码绘制图片带有网格线,取消网格线显示: map_data = sunpy.map.Map(fits_path) map_data.plot() plt.savefig(png_path)

要取消matplotlib中绘图的网格线显示,您可以使用`plt.grid(False)`函数。以下是修正后的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt import sunpy.map # 读取fits文件为sunpy.map.Map对象 map_data = sunpy.map.Map(fits_path) # 绘制图像 map_data.plot() # 取消网格线显示 plt.grid(False) # 保存为png格式 plt.savefig(png_path) ``` 请确保将`fits_path`替换为您实际的fits文件路径和文件名,将`png_path`替换为您希望保存的png文件路径和文件名。 这样修改后,绘制的图像将不再显示网格线,并且保存为指定的png文件。 希望这对您有帮助。如果您还有其他问题,请随时提问。

map_data = sunpy.map.Map(fits_path) 不显示网格线

对于 SunPy 库中的 `sunpy.map.Map` 对象,要取消绘制网格线,您可以使用 `plot()` 方法的参数 `grid`。将其设置为 `False` 将禁用网格线的显示。以下是修改后的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt import sunpy.map # 读取fits文件为sunpy.map.Map对象 map_data = sunpy.map.Map(fits_path) # 绘制图像并取消网格线显示 map_data.plot(grid=False) # 保存为png格式 plt.savefig(png_path) ``` 请确保将 `fits_path` 替换为您实际的fits文件路径和文件名,将 `png_path` 替换为您希望保存的png文件路径和文件名。 这样修改后,绘制的图像将不再显示网格线,并且保存为指定的png文件。 希望这对您有帮助。如果您还有其他问题,请随时提问。

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def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件,并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码:检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")什麽意思

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

import os import sys import time import pygame import random WIDTH = 500 HEIGHT = 500 NUMGRID = 8 GRIDSIZE = 50 XMARGIN= (WIDTH - GRIDSIZE * NUMGRID) //2 YMARGIN = (HEIGHT - GRIDSIZE * NUMGRID) // 2 x_animal=XMARGIN y_animal=YMARGIN ROOTDIR = os.getcwd() FPS = 100 clock=pygame.time.Clock() pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT)) pygame.display.set_caption('消消乐') screen.fill((255, 255, 220)) path_list=[] # 游戏界面的网格绘制 def drawBlock(block, color=(255, 0, 0), size=2): pygame.draw.rect(screen, color, block, size) for x in range(NUMGRID): for y in range(NUMGRID): rect = pygame.Rect((XMARGIN + x * GRIDSIZE, YMARGIN + y * GRIDSIZE, GRIDSIZE, GRIDSIZE)) drawBlock(rect, color=(255, 165, 0), size=1) class animal(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self,screen): pygame.sprite.Sprite.__init__(self) self.screen=screen im_path = os.listdir('source') path_list.append([]) global x_animal global y_animal self.positon_rect = pygame.Rect((x_animal,y_animal, GRIDSIZE, GRIDSIZE)) path = random.choice(im_path) self.image = pygame.image.load('source/' + path) self.rect = self.image.get_rect() screen.blit(self.image, (self.positon_rect.x + 1,self.positon_rect.y)) y_animal+=GRIDSIZE if y_animal>8*GRIDSIZE: x_animal=x_animal+GRIDSIZE y_animal=YMARGIN def move(self): for i in range(50): screen.fill((255, 255, 220)) for x in range(NUMGRID): for y in range(NUMGRID): rect = pygame.Rect((XMARGIN + x * GRIDSIZE, YMARGIN + y * GRIDSIZE, GRIDSIZE, GRIDSIZE)) drawBlock(rect, color=(255, 165, 0), size=1) for i in range(64): screen.blit(animal_d['animal'+str(i)].image,animal_d['animal'+str(i)].positon_rect) self.positon_rect.move_ip(1,0) screen.blit(self.image,self.positon_rect)

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

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