plt.subplot(5,5,i+1)

时间: 2024-04-04 19:31:47 浏览: 35
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pltjs:一种编程语言设计原型工具

这是一个 Matplotlib 的函数，用于在一个 5x5 的网格中创建子图，并将第 i 个子图设为当前子图。具体来说，plt.subplot 函数的参数是两个整数，第一个整数表示网格的行数，第二个整数表示网格的列数，这里都是 5。函数的第三个参数 i+1 表示要将第 i+1 个子图设为当前子图。在 Matplotlib 中，子图的编号是从左到右、从上到下依次排列的。因此，当 i 为 0 时，plt.subplot(5,5,i+1) 将创建一个 5x5 的网格并将第一个子图设为当前子图；当 i 为 1 时，将创建同样的网格并将第二个子图设为当前子图；以此类推。
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plt.subplot(331 + i)

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axes[i+8].scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan') axes[i+8].set_title(col) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3) plt.show() 这个版本的代码使用了 subplots() 函数创建一个包含...

B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释

在每个时间步和样本中，代码会使用plt.subplot函数创建一个1x3的子图，其中第一个子图用于显示输入数据，第二个子图用于显示真实数据，第三个子图用于显示预测数据。然后使用plt.imshow函数将数据可视化，并将其转置...

for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(x_train[i])什么意思

这是一段 Python 代码，用于在一个 5x5 的子图中展示训练数据集 x_...其中 plt.subplot 用于创建子图，plt.xticks 和 plt.yticks 用于设置横纵坐标轴标签，plt.grid(False) 用于关闭网格线，plt.imshow 用于展示图片。

plt.subplot(5, 5, i + 1)

其中，参数 5 表示将绘图区域分成 5 行，参数 5 表示将绘图区域分成 5 列，而参数 i+1 表示当前子图所在的位置，这个位置是从左到右、从上到下依次编号的。因此，总共会创建 5x5=25 个子图，编号分别为 1 到 25。

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

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import numpy as np from skimage import io from glob import glob from matplotlib import pyplot as plt import cv2 x = [] y = [] for i in glob('man_woman/a_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(0) except: continue for i in glob('man_woman/b_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(1) except: continue plt.subplot(221) plt.imshow(x[0]) plt.title('Male') plt.subplot(222) plt.imshow(x[1]) plt.title('Male') plt.subplot(223) plt.imshow(x[-1]) plt.title('FeMale') plt.subplot(224) plt.imshow(x[-2]) plt.title('FeMale') plt.show()

这段代码是一个简单的图像分类器，用于区分男性和女性的面部图像。首先，它使用glob模块获取文件夹中的图像文件路径，然后使用skimage模块中的...这里使用plt.subplot函数将四张图像分组并显示在同一个窗口中。

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(8,8)) n=1 for i in table4.columns: plt.subplot(2,2,n) plt.pie(x=table4[i],labels=['1人','2人','3人','4人'，'5人','6人'],autopct='%.1f%%',explode=[0.1,0,0,0]) plt.title(i) n+=1代码有什么问题

plt.pie(x=table4[i], labels=['1人', '2人', '3人', '4人', '5人', '6人'], autopct='%.1f%%', explode=[0.1, 0, 0, 0, 0, 0]) plt.title(i) n += 1 plt.show() 这段代码的功能是绘制一个2x2的子图，每个...

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这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

a = [1, 2, 3, 4, 56, 8] fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 plt.show() 这里使用了...

MatplotlibDeprecationWarning: Auto-removal of overlapping axes is deprecated since 3.6 and will be removed two minor releases later; explicitly call ax.remove() as needed. ax = plt.subplot(2,5,i+1)MatplotlibDeprecationWarning: Auto-removal of overlapping axes is deprecated since 3.6 and will be removed two minor releases later; explicitly call ax.remove() as needed. ax = plt.subplot(2,5,i+1)

你可以按照警告建议的方式修改你的代码，将plt.subplot(2,5,i+1)替换为以下代码： python ax = plt.subplot(2,5,i+1) ax.remove() 这样可以显式地调用ax.remove()来删除重叠的坐标轴，避免警告的出现。

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

在每次迭代中，使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的子图网格，并选择当前迭代的子图。 然后，使用"sns.boxplot(data=data[column[i]], orient='v',width=0.5)"绘制第i个列的箱线图，其中"data=data[column...

for images, labels in train_ds.take(1): for i in range(8): ax = plt.subplot(5, 8, i + 1) plt.imshow(images[i]) plt.title(class_names[labels[i]]) plt.axis("off") 帮我做出这段代码的注释

- ax = plt.subplot(5, 8, i + 1) 表示在一个5行8列的子图中的第i + 1个位置创建一个子图，返回一个Axes对象，方便后续对其进行操作。 - plt.imshow(images[i]) 表示将第i张图片显示在子图中。 - plt.title...

n = 10 plt.figure(figsize=(20, 4)) for i in range(n): # 原始图像 ax = plt.subplot(2, n, i + 1) plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28)) plt.gray() ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) # 压缩和解压后的图像 ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n) plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28)) plt.gray() ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) plt.show() pytohn代码解释

5. 最后通过 plt.show() 函数显示画布。 值得注意的是，这段代码中的 x_test 和 decoded_imgs 分别表示原始图像和压缩解压后的图像，具体的获取方式在这段代码之前应该已经完成了。另外，这段代码中的 plt.imshow()...
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