alg = TotalGreedyCoverage(aoi1, out_trajectories1, 1, debug=False) mrs = alg.solution() assert mrs is not None, "solution not found" print("TC-GaP covers", mrs.coverage_score(), "targets using", mrs.max_rounds, "rounds") mrs.plot(), def plot(self, title=None): plotter = self.__plot(title) plotter.show(),结合如上程序,mrs.plot()是什么意思,为什么可以这样写程序
时间: 2024-02-23 10:56:55 浏览: 21
根据代码,可以看出mrs是一个TotalGreedyCoverage类的对象,而plot()是该类定义的一个方法,用于绘制覆盖路径的图形。因此,mrs.plot()是调用TotalGreedyCoverage类的对象mrs的plot()方法,用于绘制路径图。这样写程序是因为在TotalGreedyCoverage类中定义了plot()方法,可以直接通过类的对象调用该方法来绘制路径图。需要注意的是,该方法需要传递一个可选的标题参数。
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alg = TotalGreedyCoverage(aoi1, out_trajectories1, 1, debug=False) mrs = alg.solution() # get multi round solution assert mrs is not None, "solution not found" mrs.plot() def plot(self, title=None): plotter = ToursPlotManager(self.aoi, tours, labels=True, tour_labels=tour_labels) return plotter 如何将经此程序生成的图片plotter作为figure1输出
你可以使用Matplotlib库将生成的图片作为Figure1输出。具体步骤如下:
1. 首先,需要在代码开头引入Matplotlib库。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的figure()函数创建一个新的Figure对象,并将其赋值给一个变量,例如fig。
```python
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
```
这里的figsize参数可以设置图片的大小。
3. 在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的imshow()函数将图片显示在Figure对象上。
```python
plt.imshow(image)
```
这里的image是生成的图片对象。
4. 在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的title()函数为图片添加标题。
```python
plt.title(title)
```
这里的title参数是你给图片设置的标题。
5. 最后,在生成图片的代码中,使用Matplotlib库的子模块pyplot的show()函数显示图片。
```python
plt.show()
```
6. 如果你想将生成的图片保存到本地文件,可以使用Matplotlib库的子模块pyplot的savefig()函数。
```python
plt.savefig('figure1.png')
```
这里的'figure1.png'是你想要保存的文件名,可以根据自己需要修改。
综上所述,完整的代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(image)
plt.title(title)
plt.show()
plt.savefig('figure1.png')
```
for i in range(gmm.n_components): plt.figure(i) alg = TotalGreedyCoverage(aoi2, out_trajectories2, 4, debug=False) mrs = alg.solution() # get multi round solution assert mrs is not None, "solution not found" mrs.plot("TC-GaP") 经过for循环生成的多张图片plt.figure(i)上的曲线,如何能叠加在一张图片上
你可以在循环外先创建一个新的 figure 对象,然后在循环中使用 subplot 函数将每个子图添加到这个新的 figure 中,最终将所有的曲线叠加在同一张图片上。修改后的代码如下所示:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure() # 创建新的 figure 对象
for i in range(gmm.n_components):
plt.subplot(gmm.n_components, 1, i+1) # 添加子图
alg = TotalGreedyCoverage(aoi2, out_trajectories2, 4, debug=False)
mrs = alg.solution()
assert mrs is not None, "solution not found"
mrs.plot("TC-GaP")
plt.tight_layout() # 调整子图之间的间距
plt.show() # 显示图像
```
其中,`plt.subplot(gmm.n_components, 1, i+1)` 函数用于在当前 figure 对象中添加一个 `gmm.n_components` 行、1 列的子图,并将当前子图的编号设为 `i+1`。`plt.tight_layout()` 函数用于调整子图之间的间距,使得它们更加紧凑。最后,使用 `plt.show()` 函数显示图像。