copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,cv2.BORDER_CONSTANT,value=0)#边界填充图像 plt.figure(1) plt.clf...() plt.title('ORIGINAL') plt.imshow(img) plt.figure(2) plt.clf() plt.title('REPLICATE') plt.imshow(replicate...) plt.figure(3) plt.clf() plt.title('REFLECT') plt.imshow(reflect) plt.figure(4) plt.clf() plt.title(...'REFLECT_101') plt.imshow(reflect101) plt.figure(5) plt.clf() plt.title('WRAP') plt.imshow(wrap) plt.figure...(6) plt.clf() plt.title('constant') plt.imshow(constant) plt.show() 算法:图像填充边界是为了便于进行滤波,卷积等有关图像边界处理的操作
import img_as_float from time import time img=imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png") plt.figure(1),plt.clf...image[i][j]=codebook[labels[label_idx]] label_idx+=1 return image plt.figure(1) plt.clf...plt.axis('off') plt.title('Original image (96,615 colors)') plt.imshow(img) plt.figure(2,figsize=(10,10)) plt.clf...recreate_image(kmeans.cluster_centers_,labels,w,h)) i+=1 plt.show() plt.figure(3, figsize=(10,10)) plt.clf
w,h,d=original_shape=tuple(img.shape) assert d==3 image_array=np.reshape(img,(w*h,d)) plt.figure(1) plt.clf...plt.axis('off') plt.title('Original image (96,615 colors)') plt.imshow(img) plt.figure(2,figsize=(10,10)) plt.clf...recreate_image(kmeans.cluster_centers_,labels,w,h)) i+=1 plt.show() plt.figure(3,figsize=(10,10)) plt.clf
开启interactive mode 成功的关键函数 plt.figure(1) t = [0] t_now = 0 m = [sin(t_now)] for i in range(2000): plt.clf...interactive mode 成功的关键函数 plt.figure(1) t = [0] t_now = 0 m = [sin(t_now)] for i in range(2000): # plt.clf...() #开启interactive mode 成功的关键函数 plt.figure(1) t = np.linspace(0, 20, 100) for i in range(20): # plt.clf...is_ipython: from IPython import display plt.ion() def plot_durations(y): plt.figure(2) plt.clf...is_ipython: from IPython import display plt.ion() def plot_durations(y1, y2): plt.figure(2) # plt.clf
plt.title("Gradient descent,lr=%f"%(lr)) plt.savefig("Gradient descent,lr=%f"%(lr) + ".png") plt.clf...",color="g") plt.title("AdaGrad,lr=%f"%(lr)) plt.savefig("AdaGrad,lr=%f"%(lr) + ".png") plt.clf...plt.title("RMSProp,lr=%f,rou=%f"%(lr,rou)) plt.savefig("RMSProp,lr=%f,rou=%f"%(lr,rou) + ".png") plt.clf...marker = "x",color="g") plt.title("Adam,lr=%f"%(lr)) plt.savefig("Adam,lr=%f"%(lr) + ".png") plt.clf...") plt.title("Newton,alpha=%f"%(alpha)) plt.savefig("Newton,alpha=%f"%(alpha) + ".png") plt.clf
ax.set_yticks([]) # 添加标题 ax.set_title("DEM with hillshade") plt.show() # 清除变量,释放内存 del dem del hs plt.clf...'}) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_title('Filled DEM data') plt.show() del fill_image plt.clf...ax.set_title('Streams') ax.legend(labels=['Streams'], title='Legend') plt.show() del hs del streamL plt.clf...Stream Link') ax2.set_xticks([]) ax2.set_yticks([]) plt.show() del link_image del local_link_image plt.clf...ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_title('Watershed') plt.show() del ws_image del streamL plt.clf
我们可以使用地理可视化库中的plot方法来实现:def update_trajectory(frame): plt.clf() m.scatter(lon[frame], lat[frame...热力图动画热力图可以显示地理区域内某一属性的强度或密度分布情况,通过动画形式展示,可以更直观地观察到随时间变化的趋势:def update_heatmap(frame): plt.clf()...urcrnrlat=90, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180)m.drawcoastlines()m.drawcountries()# 更新函数def update(frame): plt.clf...urcrnrlat=90, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180)m.drawcoastlines()m.drawcountries()# 更新函数def update(frame): plt.clf
plt.clf() df.groupby('product').size().plot(kind='bar') plt.show() ?...plt.clf() df.groupby('product').sum().plot(kind='bar') plt.show() ?
# Draw test plot plt.figure(1) plt.clf() ax=plt.axes(aspect='equal') plt.scatter(test_Y,random_forest_predict...Predictions') Lims=[0,10000] plt.xlim(Lims) plt.ylim(Lims) plt.plot(Lims,Lims) plt.grid(False) plt.figure(2) plt.clf...random_forest_feature_importance=sorted(random_forest_feature_importance,key=lambda x:x[1],reverse=True) plt.figure(3) plt.clf...random_forest_model.predict(test_X) random_forest_error=random_forest_predict-test_Y # Draw test plot plt.figure(1) plt.clf...Predictions') Lims=[0,10000] plt.xlim(Lims) plt.ylim(Lims) plt.plot(Lims,Lims) plt.grid(False) plt.figure(2) plt.clf
plt.clf() plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(df.iloc[:,2], df.iloc[:,3]) plt.title('Petal Width vs...让我们更新我们的代码: plt.clf() plt.figure(figsize = (10, 6)) names = data.target_names colors = ['b','r','g']...from scipy.spatial import ConvexHull plt.clf() plt.figure(figsize = (10, 6)) names = data.target_names...from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y, predicted) plt.clf() plt.imshow...[i][j])+" = "+str(cm[i][j])) plt.show() 现在,让我们绘制出决策边界: from matplotlib.colors import ListedColormap plt.clf
for x, y in zip(xdata_set, ydata_set): xdata.append(x) ydata.append(y) plt.clf() # ... # 更新数据集 xdata 和 ydata xdata = data.new_times ydata = data.new_dealnums # 清除之前的坐标系 plt.clf
font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_wav(data, fs, title): plt.clf...[m/s^2]") plt.savefig(title + '_wav.png') # plt.show() def get_spec(data, fs, title): plt.clf
mdl.wv.get_vector(str(x))[0] for x in G.nodes()] y_coord = [mdl.wv.get_vector(str(x))[1] for x in G.nodes()] plt.clf...visualize embeddings coordinates = [ edges_embs[(str(x[0]), str(x[1]))] for x in G.edges() ] plt.clf...g_mdl.get_embedding() x_coord = [vec[0] for vec in g_emb] y_coord = [vec[1] for vec in g_emb] plt.clf
random.predict(test_X) random_forest_error=random_forest_predict-test_Y # Draw test plot plt.figure(1) plt.clf...Predictions') Lims=[0,10000] plt.xlim(Lims) plt.ylim(Lims) plt.plot(Lims,Lims) plt.grid(False) plt.figure(2) plt.clf...random_forest_feature_importance=sorted(random_forest_feature_importance,key=lambda x:x[1],reverse=True) plt.figure(3) plt.clf...random.predict(test_X) random_forest_error=random_forest_predict-test_Y # Draw test plot plt.figure(1) plt.clf...Predictions') Lims=[0,10000] plt.xlim(Lims) plt.ylim(Lims) plt.plot(Lims,Lims) plt.grid(False) plt.figure(2) plt.clf
x.cpu().numpy()[0, :, 0, 0]) plt.savefig("{}/f9_avgpool.png".format(savepath)) plt.clf...2, 2), x.cpu().numpy()[0, :]) plt.savefig("{}/f10_fc.png".format(savepath)) plt.clf
) #控制当前这一期的颜色 colors_1 = list(colors_0.color.values) #取出对应的颜色 plt.clf...plt.pause(0.4) # 设置暂停时间,太快图表无法正常显示 plt.ioff() # 关闭画图的窗口,即关闭交互模式 plt.show() # 显示图片,防止闪退 代码解析: plt.clf
0.1, size=(len(iris.data), 20)) #将噪声数据添加到特征数据 X=np.hstack((iris.data, E)) y=iris.target plt.figure(1) plt.clf
该问题主要是 matplotlib 会记录之前的画图,在每次使用完后,应该调用 plt.clf() 函数。
8.双坐标轴的图 ## 重点:twinx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.clf() # 清空画布 fig = plt.figure...import numpy as np plt.rc('font', family='SimHei', size=8) import matplotlib.pyplot as plt ### 第一张图 plt.clf
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