plt.figure的默认值

`plt.figure()`函数的默认值如下：

- `num=None`: 此参数用于指定图像的编号，如果未指定，则自动分配一个编号。
- `figsize=None`: 此参数用于指定图像的大小，如果未指定，则使用默认大小。
- `dpi=None`: 此参数用于指定图像的分辨率，如果未指定，则使用默认分辨率。
- `facecolor=None`: 此参数用于指定图像的背景颜色，如果未指定，则使用默认颜色。
- `edgecolor=None`: 此参数用于指定图像的边框颜色，如果未指定，则使用默认颜色。
- `frameon=True`: 此参数用于指定是否在图像周围绘制边框，如果为True，则绘制边框，否则不绘制边框。
- `FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>`: 此参数用于指定创建的图像类型，如果未指定，则使用默认类型。
- `clear=False`: 此参数用于指定是否在创建图像时清除当前图像，如果为True，则清除当前图像，否则不清除当前图像。

相关问题

plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(np.squeeze(activation_output[:, :, i]), cmap='gray') plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来展示卷积神经网络中某一层的输出结果。具体来说，它做了以下几个步骤：

1. 使用plt.figure()函数创建一个新的画布，并指定画布大小为(10, 10)。

2. 使用for循环遍历32个卷积核，并在每个迭代中执行以下操作：

3. 使用plt.subplot()函数创建一个子图，并指定子图在画布中的位置。具体来说，它使用4行8列的子图布局，而每个子图的位置由i+1决定。

4. 使用plt.imshow()函数将第i个卷积核的输出结果可视化。注意，np.squeeze()函数用于删除数组中的单维度条目，以便于将其传递给plt.imshow()函数进行绘图。cmap参数用于指定使用的颜色映射，默认值为'viridis'，这里使用'gray'表示灰度图。

5. 最后使用plt.show()函数将画布显示出来。

总之，这段代码用于可视化卷积神经网络中某一层的卷积核的输出结果，以便于理解神经网络的特征提取过程。

plt.figure参数

`plt.figure()`函数是用来创建一个新的画布（figure）的。具体参数如下：

- num: int or str, optional, default: None。用于指定创建的画布的编号。如果不指定，则默认编号为1。如果指定的编号已经存在，则会返回已存在的画布。
- figsize: (float, float), optional, default: None。用于指定画布的尺寸，以英寸为单位。例如，figsize=(6, 4) 表示宽为6英寸，高为4英寸的画布。如果不指定，则默认尺寸为(6.4, 4.8)。
- dpi: int, optional, default: None。用于指定画布的分辨率（每英寸点数）。如果不指定，则默认分辨率为100。
- facecolor: color, optional, default: None。用于指定画布的背景颜色。如果不指定，则默认为白色。
- edgecolor: color, optional, default: None。用于指定画布的边框颜色。如果不指定，则默认为无边框。
- frameon: bool, optional, default: True。用于指定是否绘制画布边框。如果为True，则绘制边框；否则不绘制边框。
- clear: bool, optional, default: False。用于指定是否在创建画布时清空当前画布。如果为True，则清空当前画布；否则保留当前画布。

一般情况下，我们只需要指定 figsize 参数即可，其他参数可以使用默认值。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))

这段代码会创建一个宽为8英寸，高为6英寸的画布。