plt.subplot(122)是啥意思

时间: 2024-03-15 17:40:14 浏览: 42
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python matplotlib.md

plt.subplot(122)是Matplotlib库中的一个函数，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。 具体来说，plt.subplot()函数接受三个参数，分别是行数、列数和当前子图的索引。其中，行数和列数用于指定子图的布局，当前子图的索引用于确定当前要操作的子图。 在plt.subplot(122)中，参数为122，表示将整个图表分为1行2列的布局，并选择第2个子图作为当前子图。这意味着我们可以在第2个子图上进行绘图操作，而不会影响其他子图。
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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sharey参数来让两个子图共享...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(122) plt.imshow(im1) plt.axis('off') plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) # 保存图片 plt.savefig('path/to/save/image.png') 将 path/to/image1.png 和 path/to/image2....

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...

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(122)：将当前子图设置为第2个子图。 - plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses')：在当前子图中绘制Skip-gram算法的损失值曲线，并用绿色正方形表示。其中range(n...

def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

这是一个 Python 函数，用于绘制时间序列的图形，其中 y 是时间序列数据，lags 是滞后值，title 是图形的标题，figsize 是图形的大小。函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形，其中 layout 是一个元组，用于指定图形...

代码报错修改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()

plt.subplot(122) plt.imshow(convertimg(mask[2],1)) print(mask.shape) plt.show() except Exception as e: print('Error:', e) 这样，在出现错误时，程序就会打印出错误信息，帮助您更好地调试代码。
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Jupyter Notebook 中使用 Pillow 和 Matplotlib 显示图像的内联方式

plt.subplot(2, 3, 3), plt.title('gray:true') # 这里必须加 cmap='gray', 否则尽管原图像是灰度图（下图 1），但是显示的是伪彩色图像（下图 2）（如果不加的话） plt.imshow(gray, cmap='gray'), plt.axis('off')...
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