pytorch下保存图像有很多种方法，但是这些基本上都是基于图像处理的，将图像的像素指定一定的维度 ，具体可见以下博客：
主要是使用到Matplotlib+imageio，其中Matplotlib就有一个Animation类，可以生成动图GIF，不过使用起来学习成本较高，还是有一定难度的。
本文主要介绍了在 Python 中使用 Matplotlib 绘制图形时，保存为图片时出现空白的问题，并提供了两种解决办法。第一种方法是调整 Matplotlib 的配置，包括标题、轴标签等，第二种方法是在 show() 之后保存图像。
- 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像，通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词：
matplotlib是python中一个非常好用的画图库，倾向于使用数据画图，设计思路与matlab中的plot相同。
(1) plot是标准的绘图库，调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口（其中y是x的函数）。输入的参数为具有相同长度的数组（或列表）；或者plot(y)是plot（range(len(y)),y）的简写。
对于numpy和matplotlib(以及几乎所有的图像处理库)而言，图像基本上只是一个矩阵(例如A)，其中每个像素(p)都是A的元素。
用python的matplotlib画出的图，一般是需要保存到本地使用的。如果是用show()展出的图，再右键保存，这样的图是失帧而非矢量的
保存的时候遇到过保存空白图像的问题，是因为将plt.savefig('./test2.jpg')放到了plt.show()之后，只要先保存在显示就可以正常保存了。
最近有小伙伴问了个问题：如何在jupyter notebook，用Matplotlib画图时能够更“高清”？
对于numpy的函数，pands等，不是很熟，我来copy一下code，敲击一下，找找感觉。 默认的导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def print_line_draw(): """ 画直线 return: """ x=np.arange(0,9,1) y=x+8 plt.plot(x,y,color="red",linestyle="--",marker="*",
正在阅读一本机器学习书，并了解到边缘是机器的重要特征输入，用于了解图片中是否有物体，在这种情况下是面部。看看左边只有边缘的图，可以很容易地说出它是人眼所面孔的，不是吗？这有助于机器以同样的方式。
当使用如下代码保存使用 plt.savefig 保存生成的图片时，结果打开生成的图片却是一片空白。
linux ubuntu 下需安装下面三个包：Numpy, Scipy,Matplotlib
以上直接保存的方式打开图片呈现空白，解决方案：使用fig=plt.gcf()保存当前图片
stLearn是python语言编写的，更新速度贼快，网上很多笔记教程已经运行不通了，前两天一口气更新了三个版本：
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
通常，使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。一幅数据图基本上包括如下结构：
现需要对多幅栅格数据文件进行直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式；而目标路径下具有其它非.tif格式的文件，以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件，因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选，只保留需要绘制直方图的栅格文件。
除了使用scatter函数之外，还可以使用plot函数后加参数'o'来实现，代码如下所示：
总结了一下网上现有的资源，得到了一些东西。随手做个备忘。 更多设置见：https://matplotlib.org/users/customizing.html。
请注意，本文编写于 980 天前，最后修改于 976 天前，其中某些信息可能已经过时。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
matplotlib官方文档： http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html （api的调用及一些示例代码）
本博客转载自：http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52046372
Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。
在做性能监控的时候，如果能把监控的CPU和内存增长变化用图表展示出来会比较直观，花了点时间用Python实现了下，来看下怎么用Python绘制Android CPU和内存变化曲线，生成增长曲线图表的PNG图片。
https://jovian.ai/hasnainmehmood3435/vizpool-static-api
如下案例，可以正常保存图像，但是plt.show()不能正常显示图像，这里是使用pandas模块读取csv文件：
根据您的需求，我将这些方法的代码合并，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意，预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外，这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。
在 matplotlib 中，整个图像为 Figure ，而一个 Figure 中可以有多个 axes。
本例参考 参考 何友. 雷达数据处理 第二章中对于一维匀速直线运动使用kalman滤波器的例子进行仿真
自从 2017 年推出《Attention is All You Need》以来，Transformer 已成为自然语言处理 (NLP) 领域最先进的技术。 2021 年，An Image is Worth 16x16 Words² 成功地将 Transformer 应用于计算机视觉任务。从那时起，人们提出了许多基于Transformer的计算机视觉架构。
2、需要将200个点的x坐标和Y坐标分别以序列的形式输入plot函数，然后调用show函数来显示图形。
长久以来，在使用matplotlib进行绘图时，一直都没有比较方便的办法像R中的ggtext那样，向图像中插入整段的混合风格富文本内容，譬如下面的例子：
上周有某高校老师来我们公司进行培训，公司安排我上了两天课。最后一天是一个数据分析的小案例，这里记录分享一下，比较适合刚入门的小白练手。
改变投影方式很容易，只要添加 projection ， lat_0 和 lon_0 参数给 Basemap构造器即可。
下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队Joy Division在1979年发行的其第一张录音室专辑Unknown Pleasures的封面，由艺术家Peter Saville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为了一种流行文化的符号标志。
下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队「Joy Division」在1979年发行的其第一张录音室专辑「Unknown Pleasures」的封面，由艺术家「Peter Saville」基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为了一种流行文化的符号标志。
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。
imageio库简化了GIF动态图的制作过程，可以直接读取所有PNG文件，并输出为一个GIF动态图。这是实现代码：
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
话说，这篇文章我本来想起个名字叫《如何用Python画子图》，然后我看了一眼公众号后台：
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