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 10:51:30 浏览: 40
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。
examples = enumerate(test_loader) batch_idx, (example_data, example_targets) = next(examples) fig = plt.figure() for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.tight_layout() plt.imshow(example_data[i][0], cmap='gray', interpolation='none') plt.title('Ground Truth:{}' .format((example_targets[i]))) plt.xticks(([])) plt.yticks(([])) plt.show()
这段代码是用于展示测试集中的一些样本图像及其对应的标签信息,具体实现可以分为以下几步:
1. 从测试集的数据加载器中获取一个批次的数据,并通过 `enumerate()` 函数将其索引化。
2. 使用 `next()` 函数获取这个批次中的一个样本数据及其对应的标签。
3. 创建一个 `matplotlib` 的 `figure` 对象,用于绘制图像。
4. 循环遍历这个批次中的前 6 个样本,分别在 `figure` 对象上绘制出来。
5. 对于每个样本,使用 `plt.subplot(2, 3, i+1)` 函数创建一个子图,将其显示在 `figure` 对象中,并设置其标题为该样本对应的标签。
6. 最后通过 `plt.show()` 函数将绘制的图像显示出来。
其中,`plt.imshow()` 函数用于显示图像,`cmap='gray'` 表示使用灰度图像进行显示,`interpolation='none'` 表示不使用插值算法对图像进行处理。`plt.title()` 函数用于设置子图的标题,`plt.xticks()` 和 `plt.yticks()` 函数用于设置坐标轴的标签。