jupyter将多个矩阵分别转为图片的代码

以下是将多个矩阵分别转为图片的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建三个 5x5 的随机矩阵
matrix1 = np.random.rand(5, 5)
matrix2 = np.random.rand(5, 5)
matrix3 = np.random.rand(5, 5)

# 使用 matplotlib 绘制三个矩阵图像
fig, axs = plt.subplots(1, 3)
axs[0].imshow(matrix1, cmap='gray')
axs[1].imshow(matrix2, cmap='gray')
axs[2].imshow(matrix3, cmap='gray')
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `numpy` 库生成了三个 5x5 的随机矩阵，并使用 `matplotlib` 库将三个矩阵分别绘制为灰度图像。`fig, axs = plt.subplots(1, 3)` 函数用于创建一个包含三个子图的图像框架，`axs[0]`、`axs[1]` 和 `axs[2]` 分别表示三个子图对象，`imshow()` 函数用于在子图中显示矩阵图像。

你可以将上述代码复制到 Jupyter Notebook 中，并运行它来查看结果。

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jupyter将矩阵转为图片的代码

以下是将矩阵转为图片的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个 5x5 的随机矩阵
matrix = np.random.rand(5, 5)

# 使用 matplotlib 绘制矩阵图像
plt.imshow(matrix, cmap='gray')
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `numpy` 库生成了一个 5x5 的随机矩阵，并使用 `matplotlib` 库将矩阵绘制为灰度图像。`plt.imshow()` 函数用于显示图像，`cmap='gray'` 参数表示使用灰度颜色映射。

你可以将上述代码复制到 Jupyter Notebook 中，并运行它来查看结果。