转载:https://www.zhihu.com/question/24058898 作者:采石工链接:https://www.zhihu.com/question/24058898/answer/117620288来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 我写了一个例程,可以跑起来对比一下: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Imag

转载:https://www.jianshu.com/p/8f96318a153f matplotlib库的教程和使用方法此处就不累赘了,网上有十分多优秀的教程资源.此处直接上代码: def demo(): # 读取图片 training_x, training_y, test_x, test_y = dataset.load_mnist_data(1000, 100) im = training_x[0] # 绘画灰度图的四种方法 plt.subplot(221); plt.imshow(im

这是是用julia来实现画图.julia有三个画图库:Winston.Gadfly.PyPlot 这里用的是pyplot,事实上他是基于matplotlib的 1.首先在juno里安装两个库 juno是julia的集成开放环境(IDE) 没有安装juno的请看这里:http://blog.csdn.net/fuzimango/article/details/47721055 在juno中安装这两个库:直接ctrl+Enter执行就成了 Pkg.add("DataFrames")#表格库

from pylab import * w1 = 1 w2 = 25 fs = 18 y = np.arange(-2,2,0.001) x = w1*y*log(y)-1.0/w2*exp(-(w2*y-w2/exp(1))**4) plt.title(u'DARREN DRAW NAIZI') plt.xlabel(u'x') plt.ylabel(u'y') plt.axis([-1.5,0.5,-0.5,1.2]) text(-1.4,-0.3,r'$x=%sy{log}(y)-\fra

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

雷达图常用于对多项指标的全面分析.例如:HR想要比较两个应聘者的综合素质,用雷达图分别画出来,就可以进行直观的比较. 用Matplotlib画雷达图需要使用极坐标体系,可点击此链接,查看对极坐标体系的介绍:https://www.cnblogs.com/kallan/p/6738577.html. 下面,我们从五个方面(编程能力,沟通技能,专业知识,团队协作,工具掌握)来对路人甲和路人乙进行比较. 代码如下: import numpy as np from matplotlib import p

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换

画直线图 1.最简单的用法: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50) #在(-1,1)范围内生成50个数,等分的, y=2*x+1 #一张图里画一条线 plt.figure() #如果是一张图里只有一条线,则使用它与不使用他差别不大,如果是在一张图里有2条或多条线,则使用它可以把两条线放在一个图里. plt.plot(x,y) plt.show() 2.有的时候需要在一张图里画两条或多条线

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

首先,介绍第一种方法, 使用  PIL  库,   PIL库是一种python语言常用的一个图形处理库. 关于   PIL  库的安装本文就不介绍了. from PIL import Image I = Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg') I.show() L = I.convert('L') L.show()L.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\tim

原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline im=plt.imread('../lena.jpg', pyplot.cm.gray) plt.imshow(im) imread()中,第一个参数当然是图像路径和名称,第二个参数设置的是灰度图显示.默认是彩色图,或者把灰度图通过colormap转成彩色图显示.具体可以见下面链接里的, Colormaps选项,可以设置你选者那种colormap方式其实. m

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示如何将图片转换为灰度图. 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] import UIKit class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() // Do any additional setup after loading the view, typically from

目录 matplotlib应用介绍 一天天气变化图 两小时随机温度图 中文显示问题 个人交往统计图 多人交往统计图 总结 介绍: 举个例子(一天天气变化图): 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15],将其变成折线图进行展示 在windows中系统中展示的图片如图: 现在来优化代码: 设置图片大小 from matplotlib import pyplot as plt x = range

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

MySQL Workbench 是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具.你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示,建立数据库文档,以及进行复杂的MySQL 迁移.这里介绍使用MySQL Workbench画E-R图. 方法/步骤 在开始菜单里找到软件,点击打开

用rose画UML图(用例图,活动图) 首先,安装rose2003,电脑从win8升到win10以后,发现win10并不支持rose2003的安装,换了rose2007以后,发现也不可以. 解决途径:在虚拟机中安装(我装的是win xp的系统,安装的是rose2003). 如果需要安装包,可以联系我.此外,还有Visio2013的安装包等.都有用过,不过还是觉得rose最好用了. 然后开始贴图吧!毕设做的电商购物系统的UML设计图.   用例图: 1.用户用例模型 2.系统管理员用例模型 3.订

相机拍的图,电脑上画的图,word里的文字,电脑屏幕,手机屏幕,相机屏幕显示大小一切的一切都搞明白了! 先说图片X×dpi=点数dotX是图片实际尺寸,简单点,我们只算图片的高吧,比如说拍了张图片144×144 72dpi,那么它的实际高就是144÷72=2吋dpi是每吋点数,在相机拍出一张图片之后它的dpi就确定了(右键属性摘要里就能看),比如最常见的72dpi,还说上面提到的144×144 72dpi的图片,72dpi的意思是说如果也按照72dpi打印图片的话打印出来还是高2吋(X)的可是我

这是我入门机器视觉的系列学习经验之开篇,本来想着依靠opencv快速实现一些功能,但是想了一下既然是学数学的,还是应该自己多算算,写一些自己理解的东西才好. 入门篇很简单,就只是实现了转化成灰度图以及模糊(去噪点),模糊功能写得很简单.文章基于C#实现. 首先新建一个winform程序,添加一个picturebox和一个botton按钮,在解决资源管理器里面新建一个类,本文我取名为Greyand3_3.cs, using System; using System.Collections.Gene