f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()

这段代码涉及到了Matplotlib库中的一些函数。其中，`f`是一个Figure对象，`set_figheight()`和`set_figwidth()`函数用于设置Figure对象的高度和宽度，而`plt.show()`函数则用于显示创建的图形。

具体来说，`set_figheight(5)`用于将Figure对象的高度设置为5英寸，`set_figwidth(20)`用于将宽度设置为20英寸。这些值可以根据需要进行调整。最后，`plt.show()`函数用于将图形显示出来。在使用Matplotlib库时，需要先导入相应的模块，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

这样就可以使用Matplotlib库中的函数了。

相关问题

f, axarr = plt.subplots(1,4) axarr[0].title.set_text('Original \n Image') axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression') axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression') axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression') for i in range(4): axarr[i].title.set_fontsize(15) axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()

这是一个使用 Matplotlib 库进行可视化的代码片段。它创建了一个包含四个子图的图形，每个子图都显示了一个图像，并在子图标题中添加了文本。它还使用循环设置了每个子图标题的字体大小。最后，它设置了整个图形的大小，并使用 plt.show() 函数显示了图形。在这个例子中，它显示了四个重建的图像，这些图像是使用不同的压缩比率从原始图像生成的。

将f, axarr = plt.subplots(1,4) axarr[0].title.set_text('Original \n Image') axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression') axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression') axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression') for i in range(4): axarr[i].title.set_fontsize(15) axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()中显示的图像分别保存为.png文件

可以在每个imshow()函数后添加savefig()函数来保存图像，如下所示：

f, axarr = plt.subplots(1,4)
axarr[0].title.set_text('Original \n Image')
axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression')
axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression')
axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression')

for i in range(4):
    axarr[i].title.set_fontsize(15)
    axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)
    axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5)
    axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5)
    axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5)
    
    # 保存图像
    plt.savefig(f"reconstructed_img_{i}.png")

f.set_figheight(5)
f.set_figwidth(20)
plt.show()

这将在脚本所在的目录中保存四个图像，分别命名为`reconstructed_img_0.png`、`reconstructed_img_1.png`、`reconstructed_img_2.png`和`reconstructed_img_3.png`。