无监督分类中将显示的图像坐标值限制在0-0.6代码

以下是一个简单的示例代码，它将图像的像素值限制在0-0.6之间：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个随机图像
img = np.random.rand(100, 100)

# 将图像像素值限制在0-0.6之间
img = np.clip(img, 0, 0.6)

# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了NumPy库中的`clip`函数来将图像像素值限制在0-0.6之间。然后，我们使用Matplotlib库中的`imshow`函数来显示图像。

相关问题

无监督分类中将显示的图像坐标轴限制在0-0.6代码

假设你有一个无监督分类器，用于将图像聚类为不同的类别。要将显示的图像坐标轴限制在0-0.6，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设X是你的图像集合，y是对应的标签
X, y = ...

# 使用你的无监督分类器进行聚类
labels = ...

# 将X降维到2D空间
# 这里假设你使用了PCA进行降维
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 绘制散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels)

# 将坐标轴限制在0-0.6
plt.xlim([0, 0.6])
plt.ylim([0, 0.6])

plt.show()

这样，你就可以将显示的图像坐标轴限制在0-0.6。如果你使用的是其他的降维方法，需要相应地修改上面的代码。

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

这个错误通常是由于使用了matplotlib版本较老的代码而导致的。transSubfigure这个属性在较新的matplotlib版本中已经被替换为transAxes。建议将matplotlib升级到最新版本，或者在代码中将transSubfigure替换为transAxes。

除此以外，你的代码中也存在一个问题，就是添加3D坐标轴对象的方式不正确。可以直接使用`ax`对象来绘制3D图像，不需要创建一个新的`ax3d`对象。下面是修改后的代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels)
ax.set_xlim([0,0.6])
ax.set_ylim([0,0.6])
ax.set_zlim([0,0.6])
ax.set_xlabel('discounted_price')
ax.set_ylabel('discount_percentage')
ax.set_zlabel('rating_count')
plt.show()

这样就能够正确绘制3D图像了。