ax.imshow()函数的用法

时间: 2023-11-27 17:04:51 浏览: 101
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解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

`ax.imshow()` 函数用于在 Matplotlib 中绘制图像矩阵，其中 `ax` 是一个 `Axes` 对象，表示图像的坐标轴。 下面是 `ax.imshow()` 函数的常用参数和用法： - `X`：要绘制的图像或矩阵数据。可以是一个二维数组（灰度图像）或三维数组（彩色图像），也可以是一维数组（作为颜色映射）。 - `cmap`：色彩映射方案。可以是预定义的字符串（例如 `'hot'`、`'gray'`、`'viridis'` 等），也可以是自定义的 `Colormap` 对象。 - `norm`：用于规范化数据的对象。如果未指定，则默认使用线性归一化。 - `aspect`：图像的纵横比（宽度与高度的比例）。可以是 `'auto'`（默认）、`'equal'` 或一个具体的数值。 - `interpolation`：插值方式。可以是 `'none'`、`'nearest'`、`'bilinear'`、`'bicubic'` 或其他插值方法名称。默认为 `'nearest'`。 - `alpha`：图像的透明度。可以是 0 到 1 之间的浮点数。 - `origin`：图像坐标轴的起点位置。可以是 `'upper'`（左上角）或 `'lower'`（左下角）。默认为 `'upper'`。 - `extent`：图像的显示范围。用于指定图像在坐标轴上的位置和大小。 - 其他参数：还有一些其他可选参数，如 `vmin` 和 `vmax` 用于指定图像的最小值和最大值。 这只是 `ax.imshow()` 函数的一些常用参数，你可以根据具体需求查阅 Matplotlib 的官方文档来了解更多选项和用法。
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ax.imshow(img,extent=[1, 10, 2, 11])

ax.imshow(img,extent=[1, 10, 2, 11])是在matplotlib中使用imshow函数时的一种用法。其中img是要显示的图像数据，extent是指定图像在坐标系中的显示范围。 具体来说，extent参数可以接受四个值，分别是左...

im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)解读

这是Python代码，使用了matplotlib库中的imshow()函数将二维数组cm以给定的颜色映射cmap进行渲染，并将结果存储在变量im中。具体来说，interpolation参数指定了插值方法用于调整像素间距，cmap参数指定了颜色映射...

# 生成三维点云数据 x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) #ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 #ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_box_aspect('auto') ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错ValueError: could not convert string to float: 'auto'

比如，你可以使用 ax.get_xlim(), ax.get_ylim(), ax.get_zlim() 等方法获取当前坐标轴的范围，并将它们传入 set_box_aspect() 函数中，如下所示： python xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() ...

ax = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=plt.imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-8e12,vmax=8e12) im2=plt.imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=15) cb2=ax.colorbar(im2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1) cb1=ax.colorbar(im1,ticks=[-8e12,-4e12,0,4e12,8e12],shrink=1)#,aspect=24) cb1.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb1.ax.tick_params(pad=0) cb2.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb2.ax.tick_params(pad=0)我想控制颜色条的位置

具体来说，你可以使用 subplots_adjust 函数来调整图像的边距，使用 add_subplot 方法创建子图，并使用 colorbar 方法在子图旁边添加颜色条。 以下是一个示例代码： python import matplotlib.pyplot as...

plt.imshow添加图例

一种方法是在imshow()函数调用之前创建一个Line2D对象，并使用label参数指定标签，然后在调用legend()函数时传递这些Line2D对象。例如： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...

plt.imshow反转坐标轴

在使用plt.imshow函数时，可以通过两种方式来反转坐标轴。第一种方式是使用ax.invert_yaxis()方法，该方法可以在创建图像的Axes对象后调用，例如： fig = plt.figure(figsize=(15,10)) ax = fig.add_subplot(1,1...

import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(torch.from_numpy(image[0, :, :])) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理，得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show()，上述代码出现问题： ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0))) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'

根据报错信息AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'，可以看出是因为在代码中使用了image.numpy()，而numpy()函数是tensor的方法，numpy数组没有该方法。 可以将以下代码： ...

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

6. 将图形的标题、坐标轴标签等设置放在ax对象的方法中，避免使用plt函数。 7. 删除注释中的中文字符。 8. 将代码缩进调整为4个空格，以符合Python的缩进规范。 下面是优化后的代码： python import ...

# 显示良性的分类正确的前8个图像 def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() # 显示良性的分类错误的前8个图像 w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(mis_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行下面

接下来使用 matplotlib 库显示分类错误的前 8 个良性图像，同样使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。 注意，在显示分类正确的图像和分类...

def Draw_Classification_Map(label, name: str, scale: float = 4.0, dpi: int = 400): ''' get classification map , then save to given path :param label: classification label, 2D :param name: saving path and file's name :param scale: scale of image. If equals to 1, then saving-size is just the label-size :param dpi: default is OK :return: null ''' fig, ax = plt.subplots() numlabel = np.array(label) v = spy.imshow(classes=numlabel.astype(np.int16), fignum=fig.number) ax.set_axis_off() ax.xaxis.set_visible(False) ax.yaxis.set_visible(False) fig.set_size_inches(label.shape[1] * scale / dpi, label.shape[0] * scale / dpi) foo_fig = plt.gcf() # 'get current figure' plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) foo_fig.savefig(name + '.png', format='png', transparent=True, dpi=dpi, pad_inches=0) pass怎么才能把这段代码输出的超像素级图片转换为像素级图片

可以使用 OpenCV 中的函数 watershed 对图像进行分割，然后对于每个超像素，找到其对应的标签，并使用该标签中心点的像素值填充整个超像素区域。以下是可能实现该方法的代码示例： python import cv2 import ...

sm = imcb2.imshow([[0, 1], [1, 0]], cmap='plasma') cb3=fig.colorbar(sm,ax=imcb2,shrink=1,aspect=20,cmap='plasma')我不想显示imshow，只想显示颜色条

在上面的代码中，我们先使用 imshow() 函数创建了一个图像对象 im，然后将其隐藏。接着，我们创建了一个 ScalarMappable 对象 sm，并设置了数据和颜色映射表。最后，我们使用 fig.colorbar() 函数生成了 ...

import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(torch.from_numpy(image[0, :, :])) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理，得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show()，上述代码出现问题：TypeError: Invalid shape (512, 3, 512) for image data

根据错误提示信息，可以看到 ax.imshow() 函数的参数形状不正确，期望的形状应该是 (height, width, channels)，但是实际传入的形状是 (height, channels, width)。 这是因为在对 image 进行超像素分割之后...
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帮我调整一下SVM的超参数，提高测试集得分：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(train_x, train_y) print("svm训练集得分: %.4lf" % clf.score(train_x, train_y)) print("svm测试集得分: %.4lf" % clf.score(test_x, test_y)) print(clf.predict(data)) plot_confusion_matrix(clf, test_x, test_y) plt.show() In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = clf.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

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