python 如何将循环中输出的图放在同一张图中
时间: 2024-03-08 22:48:48 浏览: 58
在 Python 中,可以使用 Matplotlib 库来绘制图形。如果想要将循环中输出的图放在同一张图中,可以使用 Matplotlib 的 subplots() 函数来创建一个包含多个子图的图形。具体步骤如下:
1. 导入 Matplotlib 库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 创建一个包含多个子图的图形,可以使用 subplots() 函数:
```python
fig, axes = plt.subplots(nrows=num_rows, ncols=num_cols)
```
其中,num_rows 和 num_cols 分别表示图形中子图的行数和列数,返回的 fig 对象表示整个图形,axes 对象是一个二维数组,表示每个子图。
3. 在循环中,使用 axes 对象的子集来绘制每个子图:
```python
for i in range(num_rows):
for j in range(num_cols):
ax = axes[i][j]
ax.plot(x, y[i*num_cols+j])
```
其中,x 和 y 分别是数据的横轴和纵轴,i 和 j 分别表示当前子图的行和列,i*num_cols+j 表示当前子图在 y 中对应的数据。
4. 最后,使用 plt.show() 函数显示图形:
```python
plt.show()
```
这样就可以将循环中输出的图放在同一张图中了。
相关问题
python的contour怎么用for循环画多个图
好的,请稍等,我理解了您的问题。针对您的问题,我可以回答:可以使用for循环在同一张图中画多个contour,具体方法是在每次调用contour函数前设置好相应的参数,然后再调用函数即可。以下是参考代码:
```Python
import cv2
import numpy as np
# 生成一张示例图像
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
cv2.rectangle(img, (100, 100), (400, 400), (255, 255, 255), -1)
# 设定一些参数
levels = [50, 100, 150]
colors = [(0, 0, 255), (0, 255, 0), (255, 0, 0)]
# 使用for循环画多个contour
for i in range(len(levels)):
_, contours, _ = cv2.findContours(img[:, :, 0].copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, colors[i], 3)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
希望这个回答对您有帮助。如果您还有其他问题,请随时提出。
matplotlib在一张图中绘制不同学习率曲线
您可以使用Matplotlib库来绘制不同学习率的曲线。以下是一个示例代码,展示了如何在同一张图中绘制多条曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义学习率和对应的损失值
learning_rates = [0.1, 0.01, 0.001]
losses = [[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2],
[0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3]]
# 绘制曲线
for i in range(len(learning_rates)):
plt.plot(losses[i], label='lr={}'.format(learning_rates[i]))
# 添加图例、标题和坐标轴标签
plt.legend()
plt.title('Learning Rate Comparison')
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Loss')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码中,我们定义了三个不同的学习率和对应的损失值。然后使用循环来绘制每个学习率对应的曲线,通过`label`参数为每条曲线添加标签。最后,我们添加图例、标题和坐标轴标签,并显示图形。
您可以根据实际情况修改学习率和损失值的数据,以及其他绘图参数来满足您的需求。希望对您有帮助!