【小白必学】使用matplotlib绘图图像

深度学习入门笔记(三)

使用matplotlib绘图(sinx和cosx)


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y1 = np.sin(x)
plt.plot(x, y1, label = "sin")  # 绘制sin曲线

y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label = "cos") # 设置线条样式
plt.title("sin&cos") # 设置标题
plt.legend() # 添加图例

plt.show()

在这里插入图片描述

本 PPT 介绍了制药厂房中供配电系统的总体概念与设计要点,内容包括: 洁净厂房的特点及其对供配电系统的特殊要求; 供配电设计的一般原则与依据的国家/行业标准; 从上级电网到工厂变电所、终端配电的总体结构与模块化设计思路; 供配电范围:动力配电、照明、通讯、接地、防雷与消防等; 动力配电中电压等级、接地系统形式(如 TN-S)、负荷等级与可靠性、UPS 配置等; 照明的电源方式、光源选择、安装方式、应急与备用照明要求; 通讯系统、监控系统在生产管理与消防中的作用; 接地与等电位连接、防雷等级与防雷措施; 消防设施及其专用供电(消防泵、排烟风机、消防控制室、应急照明等); 常见高压柜、动力柜、照明箱等配电设备案例及部分设计图纸示意; 公司已完成的典型项目案例。 1. 工程背景与总体框架 所属领域:制药厂房工程的公用工程系统,其中本 PPT 聚焦于供配电系统。 放在整个公用工程中的位置:与给排水、纯化水/注射用水、气体与热力、暖通空调、自动化控制等系统并列。 2. Part 01 供配电概述 2.1 洁净厂房的特点 空间密闭,结构复杂、走向曲折; 单相设备、仪器种类多,工艺设备昂贵、精密; 装修材料与工艺材料种类多,对尘埃、静电等更敏感。 这些特点决定了:供配电系统要安全可靠、减少积尘、便于清洁和维护。 2.2 供配电总则 供配电设计应满足: 可靠、经济、适用; 保障人身与财产安全; 便于安装与维护; 采用技术先进的设备与方案。 2.3 设计依据与规范 引用了大量俄语标准(ГОСТ、СНиП、SanPiN 等)以及国家、行业和地方规范,作为设计的法规基础文件,包括: 电气设备、接线、接地、电气安全; 建筑物电气装置、照明标准; 卫生与安全相关规范等。 3. Part 02 供配电总览 从电源系统整体结构进行总览: 上级:地方电网; 工厂变电所(10kV 配电装置、变压
### 如何使用 Matplotlib 加载和显示图像 Matplotlib 是一个强大的绘图库,可以用于加载和显示图像。以下是关于如何通过 `matplotlib` 库实现这一功能的具体说明。 #### 导入库 为了能够正常运行代码,需要确保已安装 `matplotlib` 和其他可能使用的依赖项(如 NumPy)。如果尚未安装这些库,则可以通过以下命令完成安装: ```bash pip install matplotlib numpy ``` #### 读取图像 利用 `matplotlib.image` 模块中的 `imread()` 函数可以从文件中读取图像数据,并将其存储为 NumPy 数组形式。该函数支持多种常见格式的图像文件,例如 PNG、JPEG 等[^1]。 示例代码如下所示: ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # 定义图片路径 image_path = "./image/test.png" # 使用 imread 方法读取图片 img_array = mpimg.imread(image_path) print(f"Image shape: {img_array.shape}") # 打印图片尺寸信息 ``` 上述代码会打印出所加载图像的数据形状,帮助确认其结构是否符合预期。 #### 显示彩色图像 一旦成功读取了一张图片之后,就可以调用 `plt.imshow()` 来展示这张图片了。下面是一个完整的例子来演示整个过程[^2]: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 设置图片路径 image_path = "/Users/AlanWang4523/Desktop/Debug/files/image.png" # 调用 imread 进行读取 image_array = plt.imread(image_path) # 创建一个新的图形窗口并命名 plt.figure("ImageShow") # 控制坐标轴状态(on/off),这里选择开启 plt.axis('on') # 添加标题给当前子图 plt.title("AlanWang4523") # 展现实际的内容部分 plt.imshow(image_array) # 启动事件循环直到所有的窗口被关闭为止 plt.show() ``` 对于灰度图像的情况,还需要额外指定颜色映射参数(cmap)[^3]: ```python from matplotlib import pyplot as plt import cv2 # 加载作为灰阶模式下的图片 image = cv2.imread('images/plane.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 绘制出来的时候记得加上cmap='gray' plt.imshow(image, cmap='gray') plt.axis("off") plt.show() # 如果想要保存处理后的结果也可以这样做 cv2.imwrite('images/plane_new.jpg', image) ``` 以上就是有关于怎样运用 Python 的 Matplotlib 库去执行基本操作——即加载以及呈现一幅静态影像的主要方法论介绍。
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