python图像处理基础知识(plt库函数说明)
python图像处理基础知识,plt库函数说明
目录
- python图像处理基础知识,plt库函数说明
- 1.画图(plt库)
- 1.1 plt.figure(num='',figsize=(x, y),dpi= ,facecolor='',edgecolor='')
- 1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
- 1.3 plt.xticks(np.linspace(a,b,n,endpoint=bool))
- 1.4 plt.show() 和 plt.close()
- 1.5 plt.subplot(222)
- 1.6 plt.legend(frameon=False,loc="upper right",fontsize='small')
- 1.7 ax2.set_title('xxx') 和 plt.title('XXX')
- 1.8 plt.text(x, y,'XXX',fontsize=18)
- 1.9 plt.xlabel('XXX',font1)
- 1.10 [grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs)]
- 1.11 n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1,histtype='bar')
import matplotlib.pyplot as plt
1.画图(plt库)
1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)
num:表示整个图标的标题
figsize:表示尺寸
facecolor:表示
1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x,y:表示自变量和因变量
format_string:简单表示:颜色-每个点的标记样式-线样式 (和MATLAB一样),具体见链接可查
**kwargs:表示更细致的表达(优先级高于format_string):
color 颜色 ,可以用RGB表示,也可以是’r’这种形式
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小
1.3 plt.xticks(np.linspace(a,b,n,endpoint=bool))
a,b:x坐标的范围
n:x坐标分成几等分
endpoint:包不包括最后一个,False表示不包括,True表示包括
1.4 plt.show() 和 plt.close()
一般在pc的时候使用,在jupyter notebook的时候不用,并且很多语句都用不到
1.5 plt.subplot(222)
frameon=True
1.6 plt.legend(frameon=False,loc=“upper right”,fontsize=‘small’)
frameon:该图例有无框,False表示不包括,True表示包括
loc:图例位置一般系统会默认最好的位置(best),不过有些情况需要自己调。将一块平面分为九个方向,分别为: 右上“upper right”,右下“lower right”,正右“right”,左上“upper left”,左下“lower left”,中央偏左“center left”,中央偏上“upper center”,中央偏下“lower center”,正中央“center”
fontsize:图例大小有几种,如果不设置系统默认偏小,自调可以用:‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’, ‘x-large’, ‘xx-large’
1.7 ax2.set_title(‘xxx’) 和 plt.title(‘XXX’)
- ax2.set_title(‘xxx’)是当一个figure有两个plot时分别取名
ax2=plt.subplot(212)
ax2.set_title('two')
- plt.title(‘XXX’)就是直接给一个图命名
二者都可以在后面加size=20,color='r’操作,用这种定义参数赋值的方法,相比于MATLAB函数要更方便,不会出现缺少参数、参数不对齐的情况,当title和legend需要希腊数字时:"普通字母普通字母普通字母“和r”希腊字母代码希腊字母代码希腊字母代码",其中和LaTeX命名方式相同,在此链接查询
1.8 plt.text(x, y,‘XXX’,fontsize=18)
x,y:表示添加文字的位置坐标
XXX:表示文字内容
frontsize:表示文字大小
1.9 plt.xlabel(‘XXX’,font1)
XXX:表示横轴名称
font1 = {‘family’ : ‘Arial’, ‘weight’ : ‘normal’, ‘size’ : 18, } #Arial是字体形式,如下图所示:
1.10 [grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs)]
链接
b : 布尔值。就是是否显示网格线的意思。官网说如果b设置为None, 且kwargs长度为0,则切换网格状态。
which : 取值为’major’, ‘minor’, ‘both’。 默认为’major’。
axis : 取值为‘both’, ‘x’,‘y’。就是以什么轴为刻度生成网格。
color : 设置网格线的颜色。
linestyle :设置网格线的风格
linewidth : 设置网格线的宽度
1.11 n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor=‘black’, edgecolor=‘black’,alpha=1,histtype=‘bar’)
一般在图像处理中,可以表示灰度直方图,
hist的参数非常多,但常用的就这六个,只有第一个是必须的,后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins:直方图的柱数,可选项,默认为10 normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型,‘bar’, ‘barstacked’,‘step’, ‘stepfilled’
返回值 :
n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定
bins:返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个list
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