把绘制的图像显示在axes上

可以使用Matplotlib库中的imshow函数将图像显示在axes上。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个2x2的子图，ax是axes对象的数组
fig, ax = plt.subplots(2, 2)

# 生成一张随机的灰度图像
img = np.random.rand(100, 100)

# 在第一个子图中显示图像
ax[0, 0].imshow(img, cmap='gray')

# 在第二个子图中显示图像，并添加一个彩色的颜色条
im = ax[0, 1].imshow(img)
fig.colorbar(im, ax=ax[0, 1])

# 在第三个子图中显示图像，并将坐标轴隐藏
ax[1, 0].imshow(img)
ax[1, 0].axis('off')

# 在第四个子图中显示图像，并设置坐标轴的范围
ax[1, 1].imshow(img, extent=[-1, 1, -1, 1])

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个2x2的子图，然后在每个子图中使用imshow函数显示随机生成的灰度图像。在第二个子图中，我们添加了一个彩色的颜色条。在第三个子图中，我们将坐标轴隐藏。在第四个子图中，我们通过设置extent参数来控制坐标轴的范围。最后，我们调用show函数显示图形。

相关问题

fvtool产生的图像怎么在Axes中显示

您可以使用`fvtool`函数的可选输出参数来获取图像的数据，然后将其绘制在指定的Axes中。例如：

% 生成一个 FIR 滤波器对象
b = fir1(31, 0.5);

% 使用 fvtool 函数可视化滤波器的频率响应
[h,f] = fvtool(b);

% 在一个 Axes 中显示图像
axesHandle = axes;
plot(axesHandle, f, abs(h));

在这个例子中，`fvtool`函数返回两个变量 `h` 和 `f`，分别表示频率响应和频率向量。然后，我们使用`plot`函数将频率响应绘制在指定的Axes中。注意，`plot`函数的第一个参数指定了要在哪个Axes中绘制图像。

axes3d 绘制的图显示网格但不显示刻度

### 回答1：
可以使用 `set_ticks()` 方法设置刻度。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制图形
...

# 设置刻度
ax.set_xticks([0, 1, 2, 3])
ax.set_yticks([0, 1, 2, 3])
ax.set_zticks([0, 1, 2, 3])

plt.show()

其中，`set_xticks()`、`set_yticks()`、`set_zticks()` 方法分别设置 x、y、z 轴的刻度。参数需要传入一个列表，列表中的每个数值表示一个刻度位置。如果不想显示刻度标签，可以将 `set_xticklabels([])`、`set_yticklabels([])`、`set_zticklabels([])` 方法传入一个空列表。例如：

# 设置刻度但不显示标签
ax.set_xticks([0, 1, 2, 3])
ax.set_xticklabels([])

ax.set_yticks([0, 1, 2, 3])
ax.set_yticklabels([])

ax.set_zticks([0, 1, 2, 3])
ax.set_zticklabels([])

### 回答2：
axes3d是matplotlib库中的一个模块，用于绘制三维图形。当使用axes3d模块绘制图形时，可以通过设置相关参数来控制图形的显示效果。

要显示网格但不显示刻度，可以考虑以下步骤：
1. 导入相关的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

2. 创建一个3D坐标轴对象：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

3. 绘制图形并设置相应的属性：

# 绘制需要的图形，如散点图或曲面图等
# 设置网格可见
ax.grid(True)
# 设置刻度不可见
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_zticks([])

在上述代码中，通过`ax.grid(True)`设置网格可见，通过将`ax.set_xticks([])`、`ax.set_yticks([])`和`ax.set_zticks([])`的刻度值设置为空列表来使刻度不可见。

4. 显示图像：

plt.show()

最后通过`plt.show()`函数显示图像。

以上是使用axes3d绘制图形时，显示网格但不显示刻度的方法。根据具体情况可调整其他参数以满足个性化需求。

### 回答3：
在使用axes3d绘制图形时，我们可以通过设置相应参数来控制图形的显示效果。要显示网格但不显示刻度，可以使用以下方法：

首先，我们需要通过调用ax.view_init()函数来设置投影。该函数的第一个参数设置视角的仰角，第二个参数设置方位角。通常我们可以将仰角设置为30度，方位角设置为-60度。

接下来，我们可以通过调用ax.grid()函数来设置网格的显示。该函数的第一个参数设置网格是否显示，通常我们设置为True显示网格。第二个参数设置网格的颜色。

最后，我们可以通过调用ax.set_xticks([])、ax.set_yticks([])和ax.set_zticks([])函数来设置刻度的显示。这三个函数分别用于设置x轴、y轴和z轴的刻度显示。将这三个函数的参数设置为空列表[]，即可不显示刻度。

综上所述，通过以上方法，我们可以使用axes3d绘制出显示网格但不显示刻度的图形。