plt.subplot(1,2)

时间: 2024-08-30 21:02:04 浏览: 51
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

`plt.subplot(1,2)`是一个在Matplotlib库中常用的函数，用于创建一个包含两个子图的单行网格布局。这里的参数1,2代表网格的行数和列数。在这个例子中，它会生成一个1行2列的子图结构。第一个子图位于网格的第一个单元格（左上角），也就是`plt.subplot(1,2,1)`，而第二个子图则位于第二个单元格（右上角），即`plt.subplot(1,2,2)`。 你可以分别对这两个子图调用绘图函数，比如`plt.plot()`，然后通过设置`plt.tight_layout()`来优化子图之间的间距，防止因为重叠导致的视觉混乱。如果你只想创建单个子图，可以去掉其中一个数字，如`plt.subplot(1)`就会创建一个整个画布大小的单一子图。
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python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法

im = im[:, :, (2, 1, 0)] ax.imshow(im, aspect='equal') plt.axis(‘off') # 去除图像周围的白边 height, width, channels = im.shape # 如果dpi=300，那么图像大小=height*width fig.set_size_inches(widt

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....

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.subplots与plt.subplot

plt.subplots与plt.subplot都是用于创建子图的函数，但是它们的用法略有不同。 plt.subplots是一个快捷函数，用于创建一个包含多个子图的figure对象和一个包含所有子图的numpy数组。它的用法如下： python fig,...

plt.plot 和plt.subplot

plt.plot() 和 plt.subplot() 都是...plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x, y1) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y2) plt.show() 这段代码会在一个图形中绘制两个子图，第一个子图在第一行，第二个子图在第二行。

plt.subplots 和 plt.subplot

例如，plt.subplot(2, 1, 1) 表示创建一个2行1列布局的第一个子图。 当你创建了多个子图后，可以直接通过索引访问并修改每个子图的内容。使用plt.subplots创建的子图通常更灵活，而plt.subplot则更适合预定义...

plt.subplot还是plt.subplots

例如，plt.subplot(2, 2, 1)表示将整个图像分为2行2列，当前子图的索引为1。 2. plt.subplots: plt.subplots函数用于创建一个包含多个子图的图像，并返回一个包含所有子图的NumPy数组。它接受两个参数：行数和列数...

plt.subplot和plt.subplots

plt.subplot和plt.subplots都是用于在一个figure中创建多个子图的函数。区别在于，plt.subplot需要手动指定子图的行列位置和所占位置，而plt.subplots则会自动创建整个子图网格并返回一个包含所有子图对象的元组。

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()

plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt....

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

1. 图片读取路径错误：请确保图片路径正确，包括文件名和文件后缀。 2. 图片格式不支持：OpenCV库对于一些特殊的图片格式可能存在兼容性问题。请确保读取的图片格式是OpenCV支持的格式，如JPEG、PNG等。 3. 图片...

from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_array1 = np.array(Image.open("python.jpg").convert('L')) image_array2 = 255 - image_array1 plt.subplot(121) plt.gray() plt.imshow(image_array1) plt.subplot(122) plt.gray() plt.imshow(image_array2) plt.show()

你是想问这段代码的作用吗？这段代码可以将图片加载成 numpy 数组后，使用 matplotlib 库展示出来并对图像做反相处理。其中，PIL 库是 Python 中的一个图片处理库，可以用来打开、调整图片大小、模式、格式等信息，...

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...

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...

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.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

这段代码是在一个2行3列的子图中展示不同的图像处理方式。每个子图都使用plt.imshow()函数来显示对应的图像，并使用plt.title()函数给子图添加标题。 - 第一个子图（plt.subplot(231)）显示原始图像，使用灰度色彩...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择...

plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img),plt.title("Original")

Sorry, as an AI language model, I don't have access to the image you're referring to. Can you please provide more context or code so I can better understand the situation?

plt.figure() plt.figure(figsize=(10, 3)) plt.subplot(1, 2,1) sns.distplot(data_train['price']) plt.subplot(1,2,2) data_train['price'].plot.box()是什么意思

然后，plt.subplot(1, 2, 1)指定在图表中创建一个1行2列的子图，并将当前子图设置为第一个子图。sns.distplot(data_train['price'])用于绘制第一个子图中数据列data_train['price']的分布图。接下来，plt....

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