第七节，Python的可视化包——matplotlib

时间：2024-12-18 00:04:20

1、2D图表

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

# 通过rcParams设置全局横纵轴字体大小

mpl.rcParams['xtick.labelsize']=24

mpl.rcParams['ytick.labelsize']=24

np.random.seed(42)

# x轴的采样点

x=np.linspace(0,5,100)

# 通过下面曲线加上噪声生成数据，

y=2*np.sin(x)+0.3*x**2

y_data=y+np.random.normal(scale=0.3,size=100)

# figure函数指定图标名称

plt.figure('data')

# '.'标明画散点图，每个散点的形状是个圆

plt.plot(x,y_data,'.')

#画模型的图，plot函数默认画连线图

plt.figure('model')

plt.plot(x,y)

# 两个图画在一起

plt.figure('data & model')

'''

通过k指定线的颜色，lw指定线的宽度

第三个参数除了颜色也可以指定线形，’r--‘表示红色虚线

'''

plt.plot(x,y,'k',lw=3)

# scatter可以更容易生成散点图

plt.scatter(x,y_data)

#将当前figure的图保存到文件result.png

plt.savefig('result.png')

plt.show()

第七节，Python的可视化包——matplotlib

2、图像显示

matplotlib也支持图像的存取和显示，并且和Opencv一类的接口比起来，对于一般的二维矩阵的可视化要方便很多。

import matplotlib.pyplot as plt

img=plt.imread('img.jpg')

plt.imshow(img)

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