plt.text 自动位置

时间: 2023-10-20 08:00:19 浏览: 502
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定位{自动定位}

plt.text 函数默认的位置是在给定的 x 和 y 坐标处。如果要让它自动适应位置,可以使用参数 `ha` 和 `va` 来指定水平和垂直对齐方式。例如,`plt.text(x, y, text, ha='center', va='center')` 可以让文本在给定的坐标处居中显示。此外,还可以使用 `bbox` 参数来设置文本框的样式和位置。例如,`plt.text(x, y, text, ha='center', va='center', bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5))` 可以设置文本框为红色半透明,自动适应位置。
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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵,

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