plt imshow去掉白边

使用plt.imshow()显示图像时，通常会出现图像周围的空白边框，在数据可视化过程中可能会影响图像的效果。要去掉这些白边，我们可以使用plt.tight_layout()函数。此函数可以自动调整subplot参数，确保子图之间和子图与边界之间的距离足够小，使图像更加紧凑。

使用plt.tight_layout()之前，我们需要设置参数figsize，确保图像大小正确。可以通过plt.figure()函数来指定图像大小。

例如，如果我们有一个大小为512x512的图像，我们可以按照以下步骤去掉白边：

1. 导入必要的库，例如matplotlib.pyplot和numpy
2. 读入图像数据并用plt.imshow()函数显示
3. 使用plt.figure()函数来指定图像大小，例如plt.figure(figsize=(6,6))
4. 使用plt.tight_layout()函数去掉白边，例如plt.tight_layout()

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读入图像数据
img = plt.imread('image.png')

# 显示图像
plt.imshow(img)

# 指定图像大小
plt.figure(figsize=(6,6))

# 去掉白边
plt.tight_layout()

# 显示图像
plt.imshow(img)

注意：去掉白边的效果取决于图像的分辨率和大小，可能有些情况下无法完全去掉白边。

相关问题

plt.imshow去掉白框

要去掉 `plt.imshow` 函数绘制图像时的白色边框，你可以使用 `plt.axis('off')` 来关闭坐标轴。这样做会隐藏掉图像周围的白色边框。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一个随机的图像
image = np.random.rand(100, 100)

# 绘制图像并关闭坐标轴
plt.imshow(image)
plt.axis('off')

# 显示图像
plt.show()

这样，你将只看到图像本身，而不会有白色边框。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

plt imshow

plt.imshow是matplotlib库中的一个函数，用于显示图像或热图。[1]该函数可以接受一个二维数组作为参数，将其显示为一个矩阵中的颜色图。在绘制热图时，可以使用plt.imshow来显示数据的分布情况，通过不同的颜色来表示不同的数值大小，使数据更加直观易懂。另外，plt.imshow还可以结合其他参数，如xlim和ylim，来调整图像的显示范围和比例。在使用plt.imshow之前，需要导入matplotlib.pyplot和numpy库，并准备好待显示的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38622849/12849753)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matplotlib基础绘图命令之imshow](https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/107888778)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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