Python学习——作图plt.cm.Set()用法

深度学习在图像处理中的应用与最新进展
最新推荐文章于 2023-10-07 10:42:58 发布
转载 最新推荐文章于 2023-10-07 10:42:58 发布 · 1.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41938858/article/details/87705470

本文探讨了深度学习技术如何革新图像处理，包括最新研究的AR美颜直播特效和人脸识别技术。重点介绍了卷积神经网络在视频分析中的关键作用及OpenCV库的应用实例。
Python 彩虹色映射【cm.rainbow()方法】（Matplotlib篇-10）
侯小啾技术博客
01-02 2426
`cm.rainbow()` 函数是 `matplotlib` 库中的一部分，用于生成彩虹色彩映射（`colormap`）。`Colormap`是一种将数值映射到颜色的方式，常用于可视化数据。`cm` 表示 `colormap`，而 `rainbow` 是其中的一种彩虹色彩映射。
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
热门推荐
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectral
wang_zuel的博客
11-06 8328
不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectral plt.cm.Spectral的作用在于在画图时为不同类别的样本分别分配不同的颜色。 假如存在下列的numpy.array样本数据： \qquad其中前两列为样本特征数据，最后一列为样本label。要将其用scatter形式展示，以前总是先遍历将其分组到不同的list当中，然后再进行plt.scatter操作，如下： import...
Python 机器学习日记(一)
m0_59360018的博客
09-15 1481
纯0基础，只是想提升自己，啥也不会，只会抄。知识很浅薄，学到的一点一点往里添加，不懂就查，懂了自己写。 2021.9.15 K最邻近算法 KNN分类器 KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法 ）是一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。KNN的基本思想是：输入没有标签（标注数据的类别），即没有经过分类的新数据，首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征进行比較；然后从測试集中提取K个最邻近（最类似）的数据特征标签，统计这K个最邻近数据中出现次
python绘图 科研作图 常用函数 方法
Cherry_csc的博客
02-12 4375
python中matplotlib库中一些作图方法总结
python: plt.cm.Set1, Set2,Set3返回颜色
kakazai.cn
01-08 1万+
cm代表color map，即颜色映射地图，Set1, Set2, Set3是它的三个颜色集合，可返回颜色。 该网站可在线测试本文代码，以便快速理解本文代码： http://kakazai.cn/index.php/Kaka/Python/query?name=cm.set import matplotlib.pyplot as plt #颜色可用元组表示，元组由4个元素组成，每个元素范围在[0...
python中plt.cm.Paired
l8947943的博客
05-08 1万+
plt.cm中cm全称表示colormap，paired表示两个两个相近色彩输出，比如浅蓝、深蓝；浅红、深红；浅绿，深绿这种。
python绘图plt.figure\subplot\add_subplots\Axes3D\contourf
小麦粒的Python
07-31 3896
文章目录一、plt.figure参数解释二、subplot创建单个子图三、subplots创建多个子图四、面向对象API：add_subplots与add_axes新增子图或区域4.1 add_subplots4.2 add_axes五、Axes3D函数详解5.1 参数5.25.3有趣的事，Python永远不会缺席培训说明 一、plt.figure参数解释   matplotlib.pyplot....
plt.plot绘图
qq_32649321的博客
12-11 1489
由于改变图片大小，导致相应修改刻度尺、线段等信息。 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' plt.plot(x,y,color='red',linewidth=0.5,linestyle='-',marker='.',markeredgecolor='red',markersize=2) plt.axhline(0,color='k',linewidth=0.4,linestyle='--'
[Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
杨秀璋的专栏
08-24 3万+
前一篇文章讲述了数据预处理、Jieba分词和文本聚类知识，这篇文章主要介绍Matplotlib和Pandas扩展包绘图的基础用法，同时引入Echarts技术，该技术主要应用于网站可视化展示中。本文内容以实例为主，给读者最直观的图形感受。两万字基础文章，希望对您有所帮助。
matplotlib库中plt.cm.Set()用法
Hanson的博客
10-07 952
plt.cm.set用法
绘制渐变色扇形图 -基于python - matplotlib 颜色地图plt.cm模块儿
侯小啾技术博客
04-13 3069
绘制渐变色扇形图 -基于python - matplotlib 颜色地图plt.cm模块儿
python中plot函数的属性_python中matplotlib.pyplot中cm的属性
weixin_39958112的博客
12-10 393
ios图文混排图文混排的形式 1. 富文本形式 2. core Text(文字排版) 3. TextKit 4. UIWebView 一.富文本 我们可以采用attributeString来进行图文混排.例如一个文 ...你缺什么(codevs 2928)2928 你缺什么 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题解 题目描述D...
python可视化（4）色板（mpl.colors, colormap, plt.cm, palette）
weixin_43636051的博客
09-15 3万+
Excel中，颜色是通过界面展示及按钮选择确定的，在python代码环境下，自然是没有这种条件的，那么，matplotlib中颜色是如何构建与使用的呢？ matplotlib提供了强大的颜色接口，供使用者定制颜色、使用颜色、使用色板，主要包括以下几个部分： 1、 matplotlib.colors 接口中定义的颜色空间，每一个颜色通过字典的形式进行保存，字典名为颜色名称，字典值为颜色对应的RGB元组或十六进制字符串。例如颜色名称可以为 darkred，字典值为 #8B0000。凡是颜色命名空间中定义了的颜色
关于linux中DBG调试宏的使用总结，减少代码冗余
STM32_ZTF的博客
04-13 685
/* 三个点 ... 如果是是形参里面出现，表示的是可变参数,即表示的传入的参数个数是可变，传多少个参数都被放到一个数组里面 __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__ 这些事C语言预定的宏 __FILE__ 表示当前正在编译C文件名 __FUNCTION__表示当前正在编译函数名 __LINE__ 表示当前语句所在行数 */ #define DEBUG #ifdef...
关于python中matplotib.pyplot中cm的介紹
ibelieveican2015的博客
05-04 6917
https://matplotlib.org/gallery/color/colormap_reference.html
关于plt.cm.Spectral
XuShuai
01-27 2万+
cmap = plt.cm.Spectral用法理解 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) # 产生相同的随机数 X = np.random.randn(1, 10) Y = np.random.randn(1, 10) label = np.arra
python_matplotlib
andrewbytecoder
01-02 1475
import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(211) plt.plot([1,2,3], label="test1") plt.plot([3,2,1], label="test2") # Place a legend above this legend, expanding #itself to fully use the given bounding
`plt.subplot()` 与 `plt.subplots()` 的主要区别是什么？
最新发布
10-19
引用[3]展示了plt.subplot()的用法：通过多次调用plt.subplot()来定位到不同的子图位置，然后分别作图。 因此，我们可以总结如下： 1. **返回对象不同**： - `plt.subplot(nrows, ncols, index)` 返回单个Axes...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值