pic = plt.figure

时间: 2023-08-08 11:06:57 浏览: 176
这段代码没有完整的语句,缺少了后面的内容。它应该是在使用 Matplotlib 绘图时创建一个新的 Figure 对象,类似于下面这样的代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个新的 Figure 对象 fig = plt.figure() # 在 Figure 对象中添加子图 ax = fig.add_subplot(111) # 绘制图形 ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 显示图像 plt.show() ```
相关问题

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. pic = plt.figure(dpi=100,figsize=(8,4))

这个警告信息是 Matplotlib 在版本 3.6 中引入的,用于提醒用户 FigureCanvas 需要具有一个新的属性 `required_interactive_framework`,这个属性在未来的版本中将会成为必需的属性。当 Matplotlib 在未来版本中移除 FigureCanvas 没有 `required_interactive_framework` 属性的支持后,这样的 FigureCanvas 可能会出现问题。 为了消除这个警告,你需要更新 Matplotlib 版本,并确保使用的 FigureCanvas 类都有 `required_interactive_framework` 属性。或者,你可以忽略这个警告,直到 Matplotlib 移除对 FigureCanvas 没有 `required_interactive_framework` 属性的支持。

pic = plt.imread('tmp/aixin.jpg') wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simkai.ttf', background_color='white', colormap='coolwarm', mask=pic, ) X = wc.generate_from_frequencies(dic) # 添加数据 plt.figure(figsize=(10, 8)) # 调整图像大小为10x8 plt.axis('off') plt.imshow(X) plt.show()我这个词云图字体很小要怎么优化

你可以尝试调整词云图的尺寸和字体大小来优化显示效果。以下是一些优化建议: 1. 调整词云图的尺寸:通过设置 `plt.figure(figsize=(宽度, 高度))` 来调整词云图的大小。增大尺寸可能会提高字体的清晰度。 2. 调整字体大小:通过修改 `wordcloud.WordCloud` 的 `font_size` 参数来调整词云图中字体的大小。增大字体大小可以使文字更加清晰可见。 3. 使用更大的字体文件:你可以尝试使用更大的字体文件,例如宋体(simsun.ttc)或微软雅黑(msyh.ttc),这些字体文件通常包含更多的字形和更大的字号。 4. 调整词云图的分辨率:通过设置 `dpi` 参数来调整词云图的分辨率,例如 `plt.savefig('wordcloud.png', dpi=300)`。增加分辨率可能会提高图像的清晰度。 5. 调整词云图的颜色映射:通过修改 `colormap` 参数来调整词云图中文字的颜色映射。选择合适的颜色映射可以使文字更加醒目。 你可以尝试这些优化方法,并根据需要进行调整,以获得更好的词云图显示效果。
阅读全文

相关推荐

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片,并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量,并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中,得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离,并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

最新推荐

recommend-type

Python散点图与折线图绘制过程解析

plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300) plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont) plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont) plt.ylabel('K0_value', fontproperties=zhfont) plt.scatter(range...
recommend-type

java计算器源码.zip

java毕业设计源码,可供参考
recommend-type

FRP Manager-V1.19.2

Windows下的FRP图形化客户端,对应FRP版本0.61.1,需要64位操作系统
recommend-type

基于优化EKF的PMSM无位置传感器矢量控制研究_崔鹏龙.pdf

基于优化EKF的PMSM无位置传感器矢量控制研究_崔鹏龙.pdf
recommend-type

旧物置换网站(基于springboot,mysql,java).zip

旧物置换网站的开发过程中,采用B / S架构,主要使用Java技术进行开发,结合最新流行的springboot框架。中间件服务器是Tomcat服务器,使用Mysql数据库和Eclipse开发 环境。该旧物置换网站包括管理员、用户、卖家。其主要功能包括管理员:首页、个人中心、用户管理、卖家管理、旧物类型管理、旧物信息管理、置换交易管理、系统管理等,卖家后台:首页、个人中心、旧物类型管理、旧物信息管理、置换交易管理。前台首页;首页、旧物信息、网站公告、个人中心、后台管理等,用户后台:首页、个人中心、旧物信息管理、置换交易管理、用户可根据关键字进行信息的查找自己心仪的信息等。 (1)用户功能需求 用户进入前台系统可以查看首页、旧物信息、网站公告、个人中心、后台管理等操作。前台首页用例如图3-1所示。 (2)管理员功能需求 管理员登陆后,主要功能模块包括首页、个人中心、用户管理、卖家管理、旧物类型管理、旧物信息管理、置换交易管理、系统管理等功能。 关键词:旧物置换网站,Mysql数据库,Java技术 springboot框架
recommend-type

CentOS 6下Percona XtraBackup RPM安装指南

### Percona XtraBackup RPM安装知识点详解 #### 一、Percona XtraBackup简介 Percona XtraBackup是一个开源的MySQL数据库热备份工具,它能够进行非阻塞的备份,并支持复制和压缩功能,大大降低了备份过程对数据库性能的影响。该工具对MySQL以及衍生的数据库系统(如Percona Server和MariaDB)都非常友好,并广泛应用于需要高性能和备份安全性的生产环境中。 #### 二、Percona XtraBackup安装前提 1. **操作系统环境**:根据给出的文件信息,安装是在CentOS 6系统环境下进行的。CentOS 6已经到达其官方生命周期的终点,因此在生产环境中使用时需要考虑到安全风险。 2. **SELinux设置**:在安装Percona XtraBackup之前,需要修改`/etc/sysconfig/selinux`文件,将SELinux状态设置为`disabled`。SELinux是Linux系统下的一个安全模块,通过强制访问控制保护系统安全。禁用SELinux能够降低安装过程中由于安全策略造成的问题,但在生产环境中,建议仔细评估是否需要禁用SELinux,或者根据需要进行相应的配置调整。 #### 三、RPM安装过程说明 1. **安装包下载**:在安装Percona XtraBackup时,需要使用特定版本的rpm安装包,本例中为`percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`。RPM(RPM包管理器)是一种在Linux系统上广泛使用的软件包管理器,其功能包括安装、卸载、更新和查询软件包。 2. **执行安装命令**:通过命令行执行rpm安装命令(例如:`rpm -ivh percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`),这个命令会安装指定的rpm包到系统中。其中,`-i`代表安装(install),`-v`代表详细模式(verbose),`-h`代表显示安装进度(hash)。 #### 四、CentOS RPM安装依赖问题解决 在进行rpm安装过程中,可能会遇到依赖问题。系统可能提示缺少某些必要的库文件或软件包。安装文件名称列表提到了一个word文档,这很可能是解决此类依赖问题的步骤或说明文档。在CentOS中,可以通过安装`yum-utils`工具包来帮助解决依赖问题,例如使用`yum deplist package_name`查看依赖详情,然后使用`yum install package_name`来安装缺少的依赖包。此外,CentOS 6是基于RHEL 6,因此对于Percona XtraBackup这类较新的软件包,可能需要从Percona的官方仓库获取,而不是CentOS自带的旧仓库。 #### 五、CentOS 6与Percona XtraBackup版本兼容性 `percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`表明该安装包对应的是Percona XtraBackup的2.4.5版本,适用于CentOS 6平台。因为CentOS 6可能不会直接支持Percona XtraBackup的最新版本,所以在选择安装包时需要确保其与CentOS版本的兼容性。对于CentOS 6,通常需要选择专门为老版本系统定制的软件包。 #### 六、Percona XtraBackup的高级功能 Percona XtraBackup不仅支持常规的备份和恢复操作,它还支持增量备份、压缩备份、流式备份和传输加密等高级特性。这些功能可以在安装文档中找到详细介绍,如果存在word文档说明解决问题的过程,则该文档可能也包含这些高级功能的配置和使用方法。 #### 七、安装后配置与使用 安装完成后,通常需要进行一系列配置才能使用Percona XtraBackup。这可能包括设置环境变量、编辑配置文件以及创建必要的目录和权限。关于如何操作这些配置,应该参考Percona官方文档或在word文档中查找详细步骤。 #### 八、维护与更新 安装后,应定期检查Percona XtraBackup的维护和更新,确保备份工具的功能与安全得到保障。这涉及到查询可用的更新版本,并根据CentOS的包管理器(如yum或rpm)更新软件包。 #### 总结 Percona XtraBackup作为一款强大的MySQL热备份工具,在生产环境中扮演着重要角色。通过RPM包在CentOS系统中安装该工具时,需要考虑操作系统版本、安全策略和依赖问题。在安装和配置过程中,应严格遵守官方文档或问题解决文档的指导,确保备份的高效和稳定。在实际应用中,还应根据实际需求进行配置优化,以达到最佳的备份效果。
recommend-type

【K-means与ISODATA算法对比】:聚类分析中的经典与创新

# 摘要 聚类分析作为数据挖掘中的重要技术,用于发现数据中的自然分布模式。本文首先介绍了聚类分析的基本概念及其意义,随后深入探讨了两种广泛使用的聚类算法:K-means和ISODATA。文章详细解析了这两个算法的原理、实现步骤及各自的优缺点,通过对比分析,展示了它们在不同场景下的适用性和性能差异。此外,本文还讨论了聚类算法的发展趋势,包括算法优化和新兴领域的应用前景。最
recommend-type

jupyter notebook没有opencv

### 如何在Jupyter Notebook中安装和使用OpenCV #### 使用`pip`安装OpenCV 对于大多数用户而言,最简单的方法是通过`pip`来安装OpenCV库。这可以通过运行以下命令完成: ```bash pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python ``` 上述命令会自动处理依赖关系并安装必要的组件[^3]。 #### 利用Anaconda环境管理工具安装OpenCV 另一种推荐的方式是在Anaconda环境中安装OpenCV。这种方法的优势在于可以更好地管理和隔离不同项目的依赖项。具体
recommend-type

QandAs问卷平台:基于React和Koa的在线调查工具

### 知识点概述 #### 标题解析 **QandAs:一个问卷调查平台** 标题表明这是一个基于问卷调查的Web平台,核心功能包括问卷的创建、编辑、发布、删除及统计等。该平台采用了现代Web开发技术和框架,强调用户交互体验和问卷数据处理。 #### 描述详细解析 **使用React和koa构建的问卷平台** React是一个由Facebook开发和维护的JavaScript库,用于构建用户界面,尤其擅长于构建复杂的、数据频繁变化的单页面应用。该平台的前端使用React来实现动态的用户界面和组件化设计。 Koa是一个轻量级、高效、富有表现力的Web框架,用于Node.js平台。它旨在简化Web应用的开发,通过使用async/await,使得异步编程更加简洁。该平台使用Koa作为后端框架,处理各种请求,并提供API支持。 **在线演示** 平台提供了在线演示的链接,并附有访问凭证,说明这是一个开放给用户进行交互体验的问卷平台。 **产品特点** 1. **用户系统** - 包含注册、登录和注销功能,意味着用户可以通过这个平台进行身份验证,并在多个会话中保持登录状态。 2. **个人中心** - 用户可以修改个人信息,这通常涉及到用户认证模块,允许用户查看和编辑他们的账户信息。 3. **问卷管理** - 用户可以创建调查表,编辑问卷内容,发布问卷,以及删除不再需要的问卷。这一系列功能说明了平台提供了完整的问卷生命周期管理。 4. **图表获取** - 用户可以获取问卷的统计图表,这通常需要后端计算并结合前端可视化技术来展示数据分析结果。 5. **搜索与回答** - 用户能够搜索特定的问卷,并进行回答,说明了问卷平台应具备的基本互动功能。 **安装步骤** 1. **克隆Git仓库** - 使用`git clone`命令从GitHub克隆项目到本地。 2. **进入项目目录** - 通过`cd QandAs`命令进入项目文件夹。 3. **安装依赖** - 执行`npm install`来安装项目所需的所有依赖包。 4. **启动Webpack** - 使用Webpack命令进行应用的构建。 5. **运行Node.js应用** - 执行`node server/app.js`启动后端服务。 6. **访问应用** - 打开浏览器访问`http://localhost:3000`来使用应用。 **系统要求** - **Node.js** - 平台需要至少6.0版本的Node.js环境,Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,它使JavaScript能够在服务器端运行。 - **Webpack** - 作为现代JavaScript应用程序的静态模块打包器,Webpack可以将不同的模块打包成一个或多个包,并处理它们之间的依赖关系。 - **MongoDB** - 该平台需要MongoDB数据库支持,MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,它使用易于理解的文档模型来存储数据,并且能够处理大量的数据和高并发读写。 #### 标签解析 - **React** - 应用的前端开发框架。 - **Redux** - 可能用于管理应用的状态,尽管在描述中没有提及,但标签的存在暗示了它可能被集成在项目中。 - **nodejs** - 表明整个平台是基于Node.js构建的。 - **koa** - 应用的后端开发框架。 - **questionnaire** - 强调该平台的主要用途是处理问卷。 - **KoaJavaScript** - 这个标签可能表明整个项目用JavaScript和Koa框架开发。 #### 压缩包子文件的文件名称列表 **QandAs-master** 这个文件名说明,这是该问卷平台项目的源代码仓库的主分支。在Git中,“master”通常是指主分支,包含了所有已经发布或准备发布的代码版本。 ### 结语 通过以上分析,QandAs这个问卷调查平台具备了完整的问卷生命周期管理功能,并使用了现代的前端和后端技术构建。它提供了一个便捷的在线问卷制作和数据分析平台,并且可以完全通过Git进行版本控制和源代码管理。开发者可以利用这个平台的标签和描述信息来理解项目结构和技术栈,以便进行学习、扩展或维护。
recommend-type

RLE编码与解码原理:揭秘BMP图像处理的关键步骤,提升解码效率

# 摘要 本文深入探讨了RLE(Run-Length Encoding)编码与解码的基础知识、原理和实现,以及其在BMP图像处理中的应用。RLE作为一种简单的无损数据压缩技术,通过识别数据中重复出现的序列来减少文件大小。本文详细解释了RLE的编码和解码原