修改代码调整绘制的像素大小: fig = plt.figure() fig.suptitle('Time surface') plt.imshow(sae, cmap='jet') # viridis 绿 plasma 红 inferno 夕阳红 magma 黑红 # cool绿色-青色-蓝色 jet 澳大利亚论文里的 rainbow plt.xlabel("x [pixels]") plt.ylabel("y [pixels]") plt.colorbar() # 旁边的竖杠 plt.savefig('hegu2-in.svg', bbox_inches='tight') # 保存路径 plt.show()

时间: 2023-11-27 15:51:30 浏览: 22
要调整绘制的像素大小,可以使用 `figsize` 参数来调整 `fig` 对象的大小。例如,将 `figsize=(10, 10)` 传递给 `plt.figure()` 函数,可以将绘图区域的大小设置为 10x10 英寸。这将使得绘制的像素更大。 下面是修改后的代码: ``` fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) # 设置绘图区域的大小 fig.suptitle('Time surface') plt.imshow(sae, cmap='jet') plt.xlabel("x [pixels]") plt.ylabel("y [pixels]") plt.colorbar() plt.savefig('hegu2-in.svg', bbox_inches='tight') plt.show() ``` 你可以根据需要调整 `figsize` 参数的值。注意,如果你想要保存绘图的 DPI(每英寸点数)设置为高分辨率,可以将 `dpi` 参数传递给 `savefig()` 函数。例如,将 `dpi=300` 传递给 `savefig()` 函数,可以将分辨率设置为 300 DPI。
相关问题

P2.14 加载并显示绿色通道的图片 def load_green_image(basepath, image_id): image = np.zeros(shape=(512,512)) image[:,:] = imageio.imread(basepath + image_id + "_green" + ".png") return image fig = plt.figure() image = load_green_image('./dataset/train/', x_train[0][0]) plt.imshow(image, cmap='gray') print(image.shape) x = image[:,:,np.newaxis] print(x.shape)如何让解决

这段代码的问题在于:使用的是灰度图像的颜色映射(`cmap='gray'`),但是加载的是绿色通道的图像。因此,应该使用颜色映射 `cmap='Greens'` 来显示绿色通道的图像。 以下是修改后的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import imageio def load_green_image(basepath, image_id): image = np.zeros(shape=(512, 512)) image[:, :] = imageio.imread(basepath + image_id + "_green" + ".png") return image fig = plt.figure() image = load_green_image('./dataset/train/', x_train[0][0]) plt.imshow(image, cmap='Greens') # 注意这里使用的是 'Greens' 颜色映射 print(image.shape) x = image[:, :, np.newaxis] print(x.shape) ``` 运行后,应该可以正确地显示出绿色通道的图像。

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

这段代码使用`plt`对象中的函数实现了对B-scan数据进行图像绘制的功能。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、插值方式、色彩映射和数值的范围等。其中,`vmin=-np.amax(np.abs(outputdata))`和`vmax=np.amax(np.abs(outputdata))`指定了色彩映射的最小值和最大值,以使图像的色彩分布更加合适。 接下来,该函数使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`分别设置了图像的x轴和y轴的标签。 注释掉的代码`plt.title()`用于设置图像的标题,但是在该函数中被注释掉了。 接着,该函数使用`ax.grid()`函数添加了网格线,以便更好地观察图像中的细节。 最后,该函数使用`plt.colorbar()`添加了图像的颜色栏,并根据接收器输出的场/电流分量不同,指定了颜色栏的标签。

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import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

好的,以下是对代码的优化建议: 1. 合并import语句,将所有的import语句放在代码开头。 2. 删除无用的import语句,例如from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline。 3. 将文件路径和变量名使用下划线(_)分隔,以符合Python的命名规范。 4. 避免使用全局变量,将变量定义在函数内部并通过函数参数传递。 5. 删除无用的代码,例如co和time这两个变量没有在后面的代码中使用到。 6. 将图形的标题、坐标轴标签等设置放在ax对象的方法中,避免使用plt函数。 7. 删除注释中的中文字符。 8. 将代码缩进调整为4个空格,以符合Python的缩进规范。 下面是优化后的代码: python import netCDF4 as nc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature warnings.filterwarnings('ignore') def plot_co2_concentration(file_path): dataset = nc.Dataset(file_path) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8), subplot_kw={'projection': crs.PlateCarree(central_longitude=180)}) ax.set_title('CO2 concentration') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] proj_data = crs.PlateCarree() ax.set_extent(region, crs=proj_data) plt.imshow(co2[:, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() plt.show()
你可以使用 matplotlib.pyplot.subplots 函数来创建一个包含颜色条的图像,然后使用 gridspec_kw 参数来指定子图的布局。具体来说,你可以使用 subplots_adjust 函数来调整图像的边距,使用 add_subplot 方法创建子图,并使用 colorbar 方法在子图旁边添加颜色条。 以下是一个示例代码: python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig_width = 6 fig_length = 4 extent = [0,30,-8,8] eyave = np.random.randn(100,100) * 8e12 ele = np.random.rand(100,100) * 15 fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(fig_width, fig_length), gridspec_kw={'width_ratios': [20, 1]}) im1=axs[0].imshow(eyave, extent=extent, cmap='RdBu_r', vmin=-8e12, vmax=8e12) im2=axs[0].imshow(ele, extent=extent, cmap='viridis', vmin=0, vmax=15) cb1 = fig.colorbar(im1, ax=axs[0], ticks=[-8e12,-4e12,0,4e12,8e12]) cb1.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb1.ax.tick_params(pad=0) cb2 = fig.colorbar(im2, ax=axs[1], ticks=[0,5,10,15]) cb2.set_ticklabels(['0', '5', '10','15']) cb2.ax.tick_params(pad=0) plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1, wspace=0.05) plt.show() 在这个示例中,我们将图像分成两个子图,一个是包含 eyave 和 ele 数据的主图,另一个是颜色条。我们使用 gridspec_kw 参数来指定子图的宽度比例为 20:1,这样颜色条就会放在主图的右侧。 然后我们使用 colorbar 方法在每个子图旁边添加颜色条,并使用 set_ticklabels 方法设置刻度标签。最后我们使用 subplots_adjust 函数调整图像的边距和子图之间的间距。

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_path = './Lenna.jpg' image = cv2.imread(image_path) num_row, num_col, num_ch = image.shape # image channels are in BGR B = image[:, :, 0] G = image[:, :, 1] R = image[:, :, 2] # change the channel order from BGR to RGB and restore # CODE HERE image = cv2.merge([R, G, B]) fig = plt.figure(figsize=(11, 9)) fig.suptitle('Color image and RGB channel') ax = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax.imshow(image) ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('color image') # display the red channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax.imshow(R, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel R') # display the green channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax.imshow(G, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel G') # display the blue channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax.imshow(B, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel B') plt.pause(0) # calculate the mean value, variance and covirances # CODE HERE # Decomment and complete the following lines corr_RG = corr_GB = corr_BR = # Decomment the following lines print('The correlation between red and green is: ' + str(corr_RG)) print('The correlation between green and blue is: ' + str(corr_GB)) print('The correlation between blue and red is: ' + str(corr_BR)) # total contrast: # CODE HERE # proportions of each channel to the total contrast # Decomment and complete the following lines print('The propotion of red channel is: ' + str(CODE HERE)) print('The propotion of green channel is: ' + str(CODE HERE)) print('The propotion of blue channel is: ' + str(CODE HERE))

代码中有一些缺失的部分需要填写,我来帮你看一下。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_path = './Lenna.jpg' image = cv2.imread(image_path) num_row, num_col, num_ch = image.shape # image channels are in BGR B = image[:, :, 0] G = image[:, :, 1] R = image[:, :, 2] # change the channel order from BGR to RGB and restore image = cv2.merge([R, G, B]) fig = plt.figure(figsize=(11, 9)) fig.suptitle('Color image and RGB channel') ax = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax.imshow(image) ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('color image') # display the red channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax.imshow(R, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel R') # display the green channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax.imshow(G, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel G') # display the blue channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax.imshow(B, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel B') plt.pause(0) # calculate the mean value, variance and covirances mean_R = np.mean(R) mean_G = np.mean(G) mean_B = np.mean(B) var_R = np.var(R) var_G = np.var(G) var_B = np.var(B) cov_RG = np.cov(R.flatten(), G.flatten())[0][1] cov_GB = np.cov(G.flatten(), B.flatten())[0][1] cov_BR = np.cov(B.flatten(), R.flatten())[0][1] # Decomment the following lines corr_RG = cov_RG / np.sqrt(var_R * var_G) corr_GB = cov_GB / np.sqrt(var_G * var_B) corr_BR = cov_BR / np.sqrt(var_B * var_R) print('The correlation between red and green is: ' + str(corr_RG)) print('The correlation between green and blue is: ' + str(corr_GB)) print('The correlation between blue and red is: ' + str(corr_BR)) # total contrast: contr = np.sqrt(var_R + var_G + var_B) # proportions of each channel to the total contrast prop_R = np.sqrt(var_R) / contr prop_G = np.sqrt(var_G) / contr prop_B = np.sqrt(var_B) / contr print('The propotion of red channel is: ' + str(prop_R)) print('The propotion of green channel is: ' + str(prop_G)) print('The propotion of blue channel is: ' + str(prop_B)) 你需要填写的部分已经在注释中标出,其中: - 需要计算各个通道的均值、方差和协方差矩阵,这部分可以使用 numpy 中的相关函数来实现; - 需要计算各个通道之间的相关系数,通过协方差和各自的方差计算即可; - 需要计算总对比度和各个通道对总对比度的贡献,这里的总对比度可以使用各个通道方差的和的平方根来计算。

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