ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i)
时间: 2023-10-06 20:08:11 浏览: 55
这是一段 Python 代码,使用了 Matplotlib 库中的 subplot() 函数创建了一个包含 train_rows 行、train_cols 列的子图网格,并将第 i 个子图设为当前子图,其中 plt 为 Matplotlib 库的 pyplot 模块的别名。这段代码通常用于在一个图像窗口中创建多个子图,并对每个子图进行绘制。
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import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i) sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm) res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt) ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True) ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True) ax = ax.legend(["train","test"]) sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'} ); sns.distplot(train_data['V0'].dropna()) ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True) sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'}); data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1) train_corr = data_train1.corr() train_corr 解释每一行代码的意思
这段代码涉及到了Python数据分析和可视化的相关库,主要作用是对训练数据进行分析和可视化。
1. `import warnings`:导入Python的警告模块。
2. `warnings.filterwarnings("ignore")`:忽略所有的警告信息。
3. `%matplotlib inline`:使用Jupyter Notebook的魔法命令,将matplotlib绘制的图形显示在notebook页面中。
4. `sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm)`:使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列的直方图,并拟合正态分布曲线。
5. `ax=plt.subplot(1,2,2)`:在当前图形中添加一个子图,子图为1行2列,当前子图为第2列。
6. `res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt)`:使用scipy库绘制训练数据集中'V0'这一列的概率图。
7. `sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm)`:使用seaborn库绘制训练数据集中某一列的直方图,并拟合正态分布曲线。
8. `res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt)`:使用scipy库绘制训练数据集中某一列的概率图。
9. `ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True)`:使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列的密度图。
10. `ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True)`:使用seaborn库绘制测试数据集中'V0'这一列的密度图。
11. `ax = ax.legend(["train","test"])`:给密度图添加图例。
12. `sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'})`:使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列与'target'列之间的回归关系图。
13. `sns.distplot(train_data['V0'].dropna())`:使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列的直方图,并删除缺失值。
14. `ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True)`:使用seaborn库绘制训练数据集中某一列的密度图。
15. `sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'})`:使用seaborn库绘制训练数据集中某一列与'target'列之间的回归关系图。
16. `data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1)`:删除训练数据集中'V5'、'V9'、'V11'、'V17'、'V22'、'V28'这6列,并将处理后的数据集赋值给data_train1变量。
17. `train_corr = data_train1.corr()`:计算data_train1中各列之间的相关系数,并将结果保存到train_corr变量中。
img=cv.imread("E:\python\project\gray.jpg") img_float32=np.float32(img) dft=cv.dft(img_float32,flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) rows,cols=img.shape crow,ccol=int(row/2),int(cols/2) mask=np.zeros((rows,cols,2),np.uint8) mask[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30]=1 fshift=dft_shift*mask f_ishift=np.fft.ifftshift(fshift) img_back=cv.idft(f_ishift) img_back=cv.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121).plt.imshow(img,camp='gray') plt.title('input image'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,camp=gray) plt.titele('result'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv.waitKey(0) #按下任意键后再关闭显示窗口 cv.destroyAllWindows() 修改代码,解决图像不显示问题
要解决图像不显示的问题,你可以尝试按照以下方式修改代码:
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread("E:\python\project\gray.jpg")
img_float32 = np.float32(img)
dft = cv.dft(img_float32, flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
rows, cols = img.shape[:2]
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
fshift = dft_shift * mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv.idft(f_ishift)
img_back = cv.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1])
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
cv.waitKey(0) # 按下任意键后再关闭显示窗口
cv.destroyAllWindows()
```
这样修改后,应该可以正确显示图像了。注意检查文件路径是否正确,并确保安装了必要的库(如cv2、numpy和matplotlib)。