alex1801

1、画热力图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# image dataa = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134, 0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405, 0.423733120134, 0.525083754405, 0.6515363513

公共引用包：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt1、画图def annotation_test(): x = np.linspace(-3, 3, 50) y = 2 * x + 1 plt.figure(num=1) # 设置为figure1 plt.plot(x, y) plt.show()2、删除右边及上边的线条颜色#... plt.plot(x,y)ax =.

1、代码示例import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef bar_test(): k = 10 x = np.arange(k) y = np.random.rand(k) plt.bar(x, y) # 画出 x 和 y 的柱状图 # 增加数值 for x, y in zip(x, y): plt.text(x, y, '%.2f' % y, ha='center',

1、使用示例def scatter_test(): k = 500 x = np.random.rand(k) # x=【0~1】 y = np.random.rand(k) # y=【0~1】 size = np.random.rand(k) * 50 # size=[0~50]# 生成每个点的大小，每个数据点生成控制大小的数组 size colour = np.arctan2(x, y) # [0~1.56]# 生成每个点的颜色大小，每个数据点生成控

目录1、画子图2、子图大小的位置调整1、画子图将多张子图展示在一起，可以使用 subplot() 实现。即在调用 plot() 函数之前需要先调用 subplot() 函数。该函数的第一个参数代表子图的总行数，第二个参数代表子图的总列数，第三个参数代表活跃区域。def line_test2(): x = np.linspace(0, 50, 100) ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) # （行，列，活跃区） plt.plo...

1、plot函数参数plt.plot(x, y, color='r', linewidth=1.5, linestyle='-')plt.plot(x, y, color="r", linestyle="--", marker="*", linewidth=1.0)linewidth：设置线宽。线条风格： 线条风格 实线 虚线 破折线 点画线 无线条 代

Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。全局定义：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt1、画简单曲线1.1、画一个正弦曲线import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef line_test(): # 它包含了50个元素...

目录1、直方图2、热力图3、逐像素画4、柜箱5、栅格状曲线6、势场7、饼状图8、读取显示json全局定义：import mathimport visdomimport numpy as npviz = visdom.Visdom(env="other test")1、直方图取20个bin，X为直方图的高度。viz.histogram(X=np.random.rand(20), opts=dict(numbins=20))结果：2、热

目录1、柱状图2、多组不堆叠3、堆叠柱状图全局定义：import visdomimport numpy as npviz = visdom.Visdom(env="bar test")1、柱状图X的值为高度，横轴自动根据X扩展。viz.bar(X=np.random.rand(20)) # (20,)，值域:0~1结果：2、多组不堆叠viz.bar( X=np.random.rand(10, 3), # (10, 3) opts=

目录1、二维散点图2、调整坐标轴刻度范围3、2D散点图颜色4、三维点图5、使用标签6、更新全局定义：import timeimport cv2import visdomimport numpy as np viz = visdom.Visdom(env="scatter test")效果：1、二维散点图4种颜色，X为平面坐标(x,y)，Y为颜色索引。colors = np.random.randint(0, 255, (4, 3,)) #

目录1、显示图像2、image图像显示与更新窗口显示3、images多个图像显示与更新窗口显示全局定义：import timeimport cv2import visdomimport numpy as npviz = visdom.Visdom(env="image test")1、显示图像图像显示底层调用的PIL库。但平时更喜欢用opencv，此处使用cv2，PIL使用更方便不用转换。img = cv2.imread("flower.jpg")img =

目录1、按字符输出显示2、append实现换行全局定义：import timeimport visdomviz = visdom.Visdom(env="text test")1、按字符输出显示每隔0.1秒输出一个字符，注意，换行符号使用<br>。text = viz.text('Hello World !')strForOut = "This is a string for<br>you to print!"out = ""for i i

目录1、以list方式实现折线图2、独立画两条曲线3、x值缺省4、同时画多条线5、曲线添加删除修改5、设置线性和颜色6、设置下阴影效果全局定义：import visdomimport numpy as npviz = visdom.Visdom(env="line test")1、以list方式实现折线图def line_test1(): import visdom viz = visdom.Visdom(env="line test1"

1、概述visdom旨在促进(远程)数据的可视化，重点是支持科学实验。pytorch常用可视化工具。废话不说，先看效果：更多介绍和使用，请优先看：http://t.zoukankan.com/panchuangai-p-12567887.html2、安装启动visdom安装： pip install visdom启动visdom服务：python -m visdom.server3、初始化参数viz = Visdom(port=FLAGS.port, server=FL

visdom安装： pip install visdom启动visdom服务：python -m visdom.server问题：python -m visdom.server启动服务时，一直暂停至downloading scripts, this may take a little while或者下载失败。静态资源下载太慢，解决办法，屏蔽源码中下载逻辑，下载对应静态资源，放置包对应目录。step1、从github下载资源文件https://github.com/kuweicai/docum