fig = plt.figure(figsize=(10, 15)) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.imshow(rgb_img) for g in gs: g.plot(ax) ax.set_title('RGB') ax.axis('off')

这段代码是用来绘制RGB图像和标注框的，首先创建一个大小为10x15的图像窗口，然后在该窗口中添加一个3行2列的子图，其中第一个子图用于显示RGB图像，并在图像上绘制标注框。其中gs是标注框的集合，通过for循环遍历gs中的每个标注框，并调用它的plot方法在RGB图像上绘制出来。最后设置该子图的标题为"RGB"，并关闭该子图的坐标轴。

相关问题

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay,RocCurveDisplay fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)

抱歉，这不是一个问题，而是一段 Python 代码。它导入了 sklearn.metrics 库中的 ConfusionMatrixDisplay 和 RocCurveDisplay 类，并创建了一个大小为 (10,5) 的图形窗口，然后添加了一个子图 ax1。如果您有关于这段代码的问题，我可以尝试回答。

fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 指定窗口大小 ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0)

这段代码实现了在 Matplotlib 中创建一个大小为 12x8 像素的 figure 窗口，并在其中添加两个子图（subplots），分别命名为 ax1 和 ax2，它们分别位于第一行第一列和第一行第二列。

`fig.add_subplot(121)` 意味着在 figure 窗口中添加一个子图，其中的参数 121 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列，当前子图位于第一列。

`fig.add_subplot(122)` 意味着在 figure 窗口中添加第二个子图，其中的参数 122 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列，当前子图位于第二列。

`fig.subplots_adjust(wspace=0)` 意味着将子图之间的水平间距设置为 0，使它们更加紧凑地排列在一起。