plt的Rectangle参数: 第一个参数是坐标(x,y),即矩形的画图的起点坐标,这个起点坐标不是一味地从左下角开始画,而是对应整个图中坐标原点,即(0,0). 第二个参数是矩形宽度 第三个坐标是矩形高度 注意:在fast rcnn代码中,roi框是在图像中画出来的,而图像的原点在左上角,但坐标轴的原点在左下角,所以即使Rectangle中参数一模一样,但在图像和坐标轴中画出来的不一样. plt.axis('off')表示不显示坐标轴 第一种代码: import matplotlib.pyp

沉淀再出发:用python画各种图表 一.前言 最近需要用python来做一些统计和画图,因此做一些笔记. 二.python画各种图表 2.1.使用turtle来画图 import turtle as t #turtle库是python的内部库,直接import使用即可 import time def draw_diamond(turt): for i in range(1,3): turt.forward(100) #向前走100步 turt.right(45) #海龟头向右转45度 turt

1.画矩形 这个费了我半天劲,不知怎么就可以了. 复制来自:https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/7390288.html import  matplotlib.pyplot  as plt fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)   #创建子图 rect = plt.Rectangle((0.1,0.2),0.4,0.3, color="red")    # (0.1,0.2)为左下角的坐标,0.4,0.3

首先安装matplotlib,使用pip install matplotlib.安装完成后在python的命令行敲入import matplotlib,如果没问题,说明安装成功可以开始画图了. 看好了,见证奇迹的时刻 from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5],[4,3,4,3,4]) #在画布上画图 plt.show() #显示画布 画线,需要给出线上的点的坐标,然后Matplotlib会自动将点连成线.我们看到两个点的坐

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

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

有了上一节画矩形的基础,画圆形就不要太轻松+EZ:)所以,本节在画边线及填充上,就不做过多的讲解了,关注一下画“随机椭圆”.“正圆”.“路径填充”的具体实现就好.与画矩形相比较,画椭圆与之完全一致,没有任何特别之处. 在画矩形时,我们使用: System.Drawing.Graphics.DrawRectangle(Brush brush, Rectangle rect); System.Drawing.Graphics.FillRectangle(Brush brush, Rectangle

目录 前言 常用的两种方式 方式一:通过plt的subplot 方式二:通过figure的add_subplot 方式三:通过plt的subplots 如何不规则划分 前言 Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,在作对比分析的时候非常有用. 对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表 子图总行数 子图总列数 子图位置 更多详情可以查看:matplotlib

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具,本书主要讲解matplotlib.matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口.本书中的大部分图都是用它生成的.除了图形界面显示,还可以把图片保存为pdf.svg.jpg.png.gif等形式. 1.matplotlib API入门 Ipython可以用close()关闭界面.

<利用python进行数据分析>一书的第8章,关于matplotlib库的使用,各小节的代码. # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport time # 1.matplotlib API入门# 1.1.Figure和Subplot# 创建figure对象fig = pl

目标检测通俗的来说是为了找到图像或者视频里的所有目标物体.在下面这张图中,两狗一猫的位置,包括它们所属的类(狗/猫),需要被正确的检测到. 所以和图像分类不同的地方在于,目标检测需要找到尽量多的目标物体,而且要准确的定位物体的位置,一般用矩形框来表示. 在接下来的章节里,我们先介绍一个流行的目标检测算法,SSD (Single-Shot MultiBox Object Detection). 友情提示:本章节特别长,千万不要在蹲坑的时候点开.本文中涉及MXNet 0.11最新的发布的gluon接

最近总是需要用matplotlib绘制一些图,由于是新手,所以总是需要去翻书来找怎么用,即使刚用过的,也总是忘.所以,想写一个入门的教程,一方面帮助我自己熟悉这些函数,另一方面有比我还小白的新手可以借鉴,大神就绕路吧.这篇文章是根据<利用Python进行数据分析>总结出来的,不是很全面,但是作为入门,足够了. 首先,需要能启动IPython 交互界面吧,这个如果还没有启动的话,就自行百度吧. 如果安装了Anaconda,那么以这种方式启动IPython吧. 这样会将IPython配置为使用你所

最近总是需要用matplotlib绘制一些图,由于是新手,所以总是需要去翻书来找怎么用,即使刚用过的,也总是忘.所以,想写一个入门的教程,一方面帮助我自己熟悉这些函数,另一方面有比我还小白的新手可以借鉴,大神就绕路吧.这篇文章是根据<利用Python进行数据分析>总结出来的,不是很全面,但是作为入门,足够了. 首先,需要能启动IPython 交互界面吧,这个如果还没有启动的话,就自行百度吧. 如果安装了Anaconda,那么以这种方式启动IPython吧. 这样会将IPython配置为使用你所

一. Faster-RCNN代码解释 先看看代码结构: Data: This directory holds (after you download them): Caffe models pre-trained on ImageNet Faster R-CNN models Symlinks to datasets demo 5张图片 scripts 下载模型的脚本 Experiments: logs scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh cfgs/faster_rcn

wrf模拟的区域绘制,domain图,利用python的cartopy库绘制模拟区域 参考Liang Chen的draw_wrf_domian.py这个代码, 出处python画wrf模式的模拟区域 创新点 区别于Liange代码的地方在于使用cartopy库,替换了basemap库, 方便在最新的python版本下使用. 初学cartopy,使用cartopy根据距离绘制图像是比较难想到的一点, 是在创建投影对象的那里设置的你敢信? 具体代码(使用cartopy) """

一.前面的话 在上一篇博文自己动手写工具----XSmartNote [Beta 3.0]中,用到了若干个自定义控件,其中包含用于显示Note内容的简单的Label扩展控件,用于展示标签内容的label扩展控件,还有包含自定义事件的含checkbox的控件.自定义控件的好处就是其灵活程度很高,不但可以扩展控件的外观,还可以扩展控件的事件,甚至从底层拦截Windows消息进行处理,这也是我喜欢自己写控件的原因.至于自定义控件的几种形式在这里就不说了,有兴趣的小伙伴可以百度一下,下面来看看这些控件的

一.前面的话 在上一篇自己动手写工具----XSmartNote中,我简单介绍了这个小玩意儿的大致界面和要实现的功能,看了一下园子里的评论,评价褒贬不一,有人说“现在那么多云笔记的工具”,“极简版evernote”,我想说的是,别人的工具再好用,终究不是自己写的,其实写这个的目的,一方面是锻炼自己的技术能力,在coding的时候,或多或少会遇到一些问题,在解决这些问题的过程中,技术能力就会有所提升:另一方面,写这个东西还有自己个人原因,可以随时记录一些繁杂的知识点,通过给这些知识点打上标签,可以

一.前面的话 上一篇中基本实现了简单的签到任务,但是不够灵活.在上一篇自己动手写工具----签到器的结尾中,我设想了几个新增功能来提高工具的灵活程度,下面把新增功能点列出来看看: (1)新增其他的进程任务: (2)任务按照进程进行分类:用IE就是执行IE的任务,与其他(如资源管理器等)无关: (3)每执行完一个任务关闭任务窗口: (4)对签到性质的任务进行”已签到“过滤: (5)实现执行的任务列表自定义: (6)另外实现任务的可视化: 还是先来看看效果图: 二.签到器的改进 在上一个版本中,(自

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一

最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义数据的条形图和随机的条形图的一些方法,并且提供了一些相关链接,可作为学习matplotlib和numpy的资源,希望对读者也有帮助. 更优美的格式见这里 工具 Python 3.5 xlrd模块 numpy模块及一些依赖模块(安装请自行查询方法,绝大部分pip就可搞定) matplotlib绘图模块