脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了matplotlib用法总结(标记、画图),脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
此前总结过两次matplotlib库,此次进一步加深并扩展更多用法。
前两次文章
一:https://www.cnblogs.com/2020zxc/p/13369178.html
二:https://www.cnblogs.com/2020zxc/p/13620865.html
本次总结综合以前所学,归纳用法,以及把一些较好的文章推出来
画折线统计图,使用关键函数: plt.plot()画出条形统计图: plt.bar()显示图片,使用关键函数 plt.imshow显示图片示例代码:
img0 = cv2.imread(imgpath2) # imgpath2是完整图像路径,由于opencv读取的通道顺序是bgr,因此需要转换为rgb imgb,imgg,imgr = cv2.split(img0) img = [imgr,imgg,imgb] img = cv2.merge(img) cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow('test', img) cv2.waitKey(0) plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # figsize表示创建显示图片窗口大小,dpi表示分辨率,也可以不填,使用默认参数 plt.imshow(img, alpha=0.5, cmap=plt.cm.gray) # 输入需要显示的图片img(ndarry类型变量),alpha=0.5表示透明度为50%,cmap=plt.cm.gray表示显示为灰色,cmap还可以填入其他参数 plt.show()
画统计图示例:
最简单的语句是
plt.plot(x, y),表示输入x和y两个list,将根据各个对应点画出折线统计图,因此x、y长度必须保持一致(可以写一个函数让他们有对照关系)。 x、y对照生成代码如:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.arange(-3, 3, step=0.1)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()
更深层次地,可以对特殊点标记、注释、透明、加某个点的文本标记等。
导入必要的包省略..... 随便创建几条曲线: x = np.arange(-3, 3, 0.3) y = np.cos(x)*x y2 = np.sin(x)*x**3-x y3 = np.sin(x)*x**2-x plt.plot(x, y, 'o', ms=5, color='blue', label='label1',alpha=0.9) plt.plot(x, y2, linestyle='--',color='red', alpha=0.4,label='label2') plt.plot(x, y3, marker='x',color='green', alpha=0.8,label='label3') # 'o'表示使用圆形画出散点图,默认为实线,color表示点的颜色,label表示对曲线说明标记,alpha表示透明度 # linestyle表示折线图的样式,可以有虚线实现点划等等, # 以上的‘o’与linestyle命令不可以同时在同一个函数使用,且都不可以与marker命令使用 # 实践可以发现,marker命令会把曲线上的点和点与点之间的连接都确定 plt.legend() # 使用默认标签位置,会自动调整适合区域,设置label后必须调用该函数 plt.show()
实验效果:
各个参数表说明:
plt.legend(loc='center') 中的loc参数(默认会自动调整到适应位置):
'best'
:
0
, (only implemented
for
axes legends)(自适应方式)
'upper right'
:
1
,
'upper left'
:
2
,
'lower left'
:
3
,
'lower right'
:
4
,
'right'
:
5
,
'center left'
:
6
,
'center right'
:
7
,
'lower center'
:
8
,
'upper center'
:
9
,
'center'
:
10
,
颜色color:
blue 蓝,缩写为: b green 绿,缩写为 gred 红 r cyan 蓝绿 cmagenta 洋红 myellow 黄 yblack 黑 k white 白 w
线型linestyle:实线 '-'虚线 '--'点画线 '-.点线 ':'点型参数如marker
未完待续......
以上是脚本宝典为你收集整理的matplotlib用法总结(标记、画图)全部内容,希望文章能够帮你解决matplotlib用法总结(标记、画图)所遇到的问题。
本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
如您有任何意见或建议可联系处理。小编QQ:384754419,请注明来意。