plt.subplot(2, 3, i+1)

时间: 2023-06-09 22:03:48 浏览: 262
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Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

star3星 · 编辑精心推荐
这段代码是什么意思？ 这段代码是用来创建一个2行3列的子图，其中的i表示当前子图的索引。在这里，索引为1表示第一列第一行的子图。plt是一个matplotlib库中的对象，用于绘制各种图形。subplot()方法用于创建子图。
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plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], 'ro') plt.show() 在这个例子中，plot函数接受两个列表作为参数，分别表示x坐标和y坐标，'ro'表示使用红色圆点作为标记。show函数用于显示绘制的图形。 接下来，可以对...
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plt.subplot(4, 1, i+2) plt.plot(t, u[i]) plt.title(f'Mode {i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.tight_layout() plt.show() 总的来说，VMD是一种有效的信号处理技术，尤其适用...

plt.subplot(331 + i)

下面是一个示例代码，演示了如何使用plt.subplot(331 + i)创建一个3x3的子图布局： python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个大图 fig = plt.figure() # 循环创建9个子图 for i in range(9): # ...

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...

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...

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。

plt.subplot(2,2,i+1)

在这段代码中，2行2列共4个子图，i从0开始循环，所以i+1表示当前子图的位置。具体而言，i=0时，plt.subplot(2,2,1)表示创建一个2行2列的子图中的第1个子图；i=1时，plt.subplot(2,2,2)表示创建一个2行2列的子图中的...

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...

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

3. 在第一行展示原始图像，将当前测试样本的图像显示在画布的第 i + 1 个位置上； 4. 在第二行展示压缩和解压后的图像，将当前测试样本经过自编码器压缩和解压后的图像显示在画布的第 i + 1 + n 个位置上； 5. 最后...

解释如下代码： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from math import log img=cv2.imread("moon.jpg",0)#读取一张灰度图 img=np.double(img) result=np.log10(img+1) result= np.uint8(result*255/np.max(result)) plt.figure(num='comparison') titles = ['gray Image', 'log'] images = [img, result] for i in range(2): plt.subplot(1, 2, i + 1) plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

3. 将img转化为np.double类型，即将像素值从0~255的整数转换为0~1的浮点数。 4. 对img进行对数变换，使用公式result=np.log10(img+1)实现。对数变换可以提高图像的对比度，使图像细节更加明显。 5. 将result重新...

修改此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif', 0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) r_min, r_max = np.min(img),np.max(img) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst[i, j] = (255 - 0) / (r_max - r_min) * ((img(i, j) - r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

3. 在函数 contrast_strech 中，第六行应该为 dst[i, j] = (s2 - s1) / (r2 - r1) * (src[i, j] - r1) + s1，而不是 dst[i, j] = (255 - 0) / (r_max - r_min) * ((img(i, j) - r_min))，因为你要进行对比度拉伸...

plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K')为什么不显示

这段代码可能不显示是因为缺少绘图命令 plt.show()...plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.show() 这样就可以在程序运行时显示图形了。

改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif',0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): if src[i, j] < r1: dst[i, j] = s1 / r1 * src[i, j] elif src[i, j] < r2: dst[i, j] = (s2 - s1) / (r2 - r1) * (src[i, j] - r1) + s1 else: dst[i, j] = (255 - s2) / (255 - r2) * (src[i, j] - r2) + s2 return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

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...

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(1,4,i+1)

这是一个在 matplotlib 库中用于创建子图的函数，用于显示四个子图中的第一个。其中参数 1 表示将子图排列成一行，参数 4 表示一行中的...在这个例子中，i 的初始值为 1，因此 subplot 函数返回的是第一个子图的对象。

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...

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