https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/9683056.html

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 matplotlib 画图模块,汇至子图 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pylab as mtp import numpy.random as nprd #子图 subplot() 行.列,当前所在区域 #汇3个图,上面2个,下面一个 #左上角图 mtp.subplot(2,2,1) x1=nprd.random_integers(10,20,50) y1

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

NumPy - Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库. 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. Matplotlib 模块最初是由 John D. Hunter 编写的. 自 2012 年以来,Michael Droettboom 是主要开发者. 目前,Matplotlib 1.5.1 是可用的稳定版本. 该软件包可以二进制分发,其源代码形式在 www.ma

1 问题描述 matploglib 能够绘制出精美的图表, 有些时候, 我们希望把一组图放在一起进行比较, 有没有什么好的方法呢? matplotlib 中提供的 subplot 可以很好的解决这个问题 2 subplot函数介绍 matplotlib下, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 其调用形式如下 : subplot(numRows, numCols, plotNum) 1 图表的整个绘图区域被分成 numRows 行和 n

原文:http://blog.163.com/my_it_dream_pwj/blog/static/17841430520112294342649/ 和python 中类似 subplot 功能 分割figure,创建子坐标系 语法 h = subplot(m,n,p) or subplot(mnp)       subplot(m,n,p,'replace')       subplot(m,n,P)       subplot(h)       subplot('Position',[le

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

subplot(arg1, arg2, arg3) arg1: 在垂直方向同时画几张图 arg2: 在水平方向同时画几张图 arg3: 当前命令修改的是第几张图 t = np.arange(0,5,0.1) y1 = np.sin(2*np.pi*t) y2 = np.sin(2*np.pi*t) plt.subplot(211) plt.plot(t,y1,'b-.') plt.subplot(212) plt.plot(t,y2,'r--') plt.show()

在循环语句中画出多个subplot图像代码如下 http://jonathansoma.com/lede/data-studio/classes/small-multiples/long-explanation-of-using-plt-subplots-to-create-small-multiples/ https://www.howtobuildsoftware.com/index.php/how-do/mww/python-loops-matplotlib-subplot-subplot

1.说明 1.1 多图: 221,222 212 ------------附最后讲解,这下更清楚了吧,取个名字:颠倒一下--- 1.2 多图 211 223,224 ------------附最后讲解,这下更清楚了吧----- 2.图 3.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.0

url = http://www.hnu.edu.cn/xyxk/xkzy/zylb.htm 部分表格如图: 部分html代码: <table class="MsoNormalTable" style="width:353.0pt;margin-left:4.65pt;border-collapse:collapse;border:none; mso-border-alt:solid windowtext .5pt;mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0

https://www.zhihu.com/question/51745620 axis顾名思义就是轴. axes简单说来就是灵活的子图.

Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,

一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,11,endpoint

一.简介 机器学习分为很多个领域,其中的连接主义指的就是以神经元(neuron)为基本结构的各式各样的神经网络,规范的定义是:由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应.而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分,本篇就将介绍基本的神经元模型.感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用(注意,本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫,因此只使用了无GPU加速的相应模块,关于深度学习的知识.当下

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调

拉格朗日插值法的最大毛病就是每次引入一个新的插值节点,基函数都要发生变化,这在一些实际生产环境中是不合适的,有时候会不断的有新的测量数据加入插值节点集, 因此,通过寻找n个插值节点构造的的插值函数与n+1个插值节点构造的插值函数之间的关系,形成了牛顿插值法.推演牛顿插值法的方式是归纳法,也就是计算Ln(x)- Ln+1(x),并且从n=1开始不断的迭代来计算n+1时的插值函数. 牛顿插值法的公式是: 注意:在程序中我用W 代替  计算牛顿插值函数关键是要计算差商,n阶差商的表示方式如下:   关

本章内容: 深浅拷贝 函数(全局与局部变量) 内置函数 文件处理 三元运算 lambda 表达式 递归(斐波那契数列) 冒泡排序 深浅拷贝 一.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. import copy #定义变量 数字.字符串 n1 = 123 #n1 = 'nick' print(id(n1)) #赋值 n2 = n1 print(id(n2)) #浅拷贝 n3 = copy.copy(n1) print(id(n3)) #