import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np img = mping.imread('D:\作业\哆啦a梦.jpg') plt.figure(1) plt.imshow(img) a = img.shape[0] b = img.shape[1] # 只保留左半部分，右半部分置为白色 img2 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img2[:, b//2:, :] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2) # 左右镜像 img3 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img3[:, b//2:, :] = np.fliplr(img[:, :b//2, :]) plt.figure(3) plt.imshow(img3)完善代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mping
import numpy as np

img = mping.imread('D:\作业\哆啦a梦.jpg')
plt.figure(1)
plt.imshow(img)

a = img.shape[0]
b = img.shape[1]

# 只保留左半部分，右半部分置为白色
img2 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255
img2[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :]
img2[:, b//2:, :] = 255

plt.figure(2)
plt.imshow(img2)

# 左右镜像
img3 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255
img3[:, :b//2, :] = np.fliplr(img[:, b//2:, :])
img3[:, b//2:, :] = img[:, :b//2, :]

plt.figure(3)
plt.imshow(img3)

plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np

这是Python中导入Matplotlib库和NumPy库的常见方式。Matplotlib是一个常用的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等等。而NumPy则是一个强大的数值计算库，提供了许多数组操作和数学函数。通过导入这两个库，您可以使用它们提供的函数和方法来进行数据可视化和数值计算。

Matplotlib可视化主要是使用Matplotlib包中的pyplot模块，以下引入方式错误的是？ A、 import matplotlib.pyplot as plt B、 import matplotlib.pyplot C、 form matplotlib import pyplot as plt D、 import pyplot form matplotlib as plt

D、 import pyplot form matplotlib as plt 是错误的引入方式，正确的引入方式是 A、 import matplotlib.pyplot as plt 或 B、 import matplotlib.pyplot 或 C、 from matplotlib import pyplot as plt。