【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

FaceCat-Kronos是一款由花卷猫量化团队基于清华大学Kronos开源架构开发的金融预测系统。该系统融合了深度学习方法,通过对证券历史行情进行大规模预训练,构建了能够识别市场微观结构的分析模型。该工具的核心功能在于为做市商及短线交易者提供高精度的价格形态规律推演,从而优化其交易策略的制定过程。 从技术架构来看,该系统依托Kronos框架的高性能计算特性,实现了对海量金融时序数据的高效处理。通过引入多层神经网络,模型能够捕捉传统技术分析难以察觉的非线性关联与潜在模式。这种基于人工智能的量化分析方法,不仅提升了市场数据的信息提取效率,也为金融决策过程引入了更为客观的算法依据。 在行业应用层面,此类工具的演进反映了金融科技领域向数据驱动范式转型的趋势。随着机器学习算法的持续优化,量化预测模型在时序外推准确性方面有望取得进一步突破,这可能对市场定价机制与风险管理实践产生结构性影响。值得注意的是,在推进技术应用的同时,需同步完善数据治理框架,确保模型训练所涉及的敏感金融信息符合隐私保护与合规性要求。 总体而言,FaceCat-Kronos代表了金融分析工具向智能化方向演进的技术探索。它的发展既体现了开源计算生态与专业领域知识的有效结合,也为市场参与者提供了补充传统分析方法的算法工具。未来随着跨学科技术的持续融合,此类系统有望在风险控制、策略回测等多个维度推动投资管理的科学化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 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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