python用plt画图时,cmp设置方法

更新 这里我会列出对本文的更新. 2017 年 9 月 28 日:修正几处错字,优化排版. 问题 当使用如下代码保存使用 plt.savefig 保存生成的图片时,结果打开生成的图片却是一片空白. import matplotlib.pyplot as plt """ 一些画图代码 """ plt.show() plt.savefig("filename.png") 原因 其实产生这个现象的原因很简单:在 plt.show()

用matplotlib.pyplot画的图,显示和保存的图片周围都会有白边,可以去掉.为了显示的更清楚,给图片加了红色的框 代码 "` import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() im = im[:, :, (2, 1, 0)] ax.imshow(im, aspect='equal') plt.axis('off') # 去除图像周围的白边 height, width, channels = im.shape # 如果dpi

1.plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, 'right' : 5, 'center left' : 6, 'center right' : 7, 'lower center' : 8,

在python,有时候是需要画图的,比如把一个矩阵用图像的形式显示,之前用的好好的,每次用plt.imshow(),都是彩色图,不知为啥,突然全是黑白图了,于是需要设置cmap的值,如下: plt.imshow(confusion_matrix_percent,cmap='gray') plt.colorbar() plt.show() 在上面的代码中,设置cmap='gray',表示绘制灰度图,若需要绘制彩色图,可设置其它值,个人比较喜欢用 PRGn或者PRGn_r cmap的候选值有 'Ac

引入:Python中有个logging模块可以完成相关信息的记录,在debug时用它往往事半功倍 一.日志级别(从低到高): DEBUG :详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO:确认一切按预期运行 WARNING:一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如.磁盘空间低").这个软件还能按预期工作. ERROR:更严重的问题,软件没能执行一些功能 CRITICAL :一个严重的错误,这表明程序本身可能无法继续运行 注:这5个等级,也分别对应5种打日志的方法:

实例如下: #encoding=utf-8 content=u"广东松炀再生资源股份有限" content=content.encode("utf-8")#写入的文件编码格式为utf-8 with open("testbianma.txt","w")as f: f.write(content) 以上这篇python指定写入文件时的编码格式方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

一.python 开发工具的选择 python开发工具有很多,这里推荐使用 pycharm:因为jetbrains公司拥有众多的开发工具以及开发拥护者.这些工具有相同的风格和各类使用案例.描述问题的博客,可供初学者参考. 1.pycharm professional edition - 专业版,可以试用30天 https://download.jetbrains.8686c.com/python/pycharm-professional-2020.1.1.exe jetbrains pychar

问题背景:有一批需要处理的文件,对于每一个文件,都需要调用同一个函数进行处理,相当耗时. 有没有加速的办法呢?当然有啦,比如说你将这些文件分成若干批,每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理,这样同时运行若干个python程序也可以进行加速. 有没有更简单的方法呢?比如说,我一个运行的一个程序里面,同时分为多个线程,然后进行处理? 大概思路:将这些个文件路径的list,分成若干个,至于分成多少,要看自己cpu核心有多少,比如你的cpu有32核的,理论上就可以加速32倍. 代码如下: #

用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明.如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) plt.legend() plt.sho

①先在我们的登录页面存储一个登录数据 // 登录成功时保存一个登录状态: sessionStorage.setItem("flag", 1); ② 添加路由守卫 方法一: 直接在路由中添加 const router = new VueRouter({ ... }) // 路由守卫 router.beforeEach((to, from, next) => { // ... }) 方法二:当我们使用的是export default 方法时可以在main.js中添加 router.b