两种情况中,第一维对应的都是数据集中的图像数量 。然而 , data中所有像素都在一个大的向量中排列,而images保留了各个图像8×8的空间排列 。
因此,如果想要绘制出一副单独的图像,使用images将更加合适 。首先,使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像:
这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据,这行数据对应的是8×8=64个像素 。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像:
上面的命令得到下面的输出:
此外,这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射 。默认情况下,Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet 。然而,在灰度图像的情况下,gray颜色映射更有效 。
最后,可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例 。subplot函数与MATLAB中的函数一样,需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引(从1开始计算) 。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像,每张图像都分配到一个单独的子绘图中 。
这会得到下面的输出结果:
关于作者:Michael Beyeler , 华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后 , 主攻仿生视觉计算模型,用以为盲人植入人工视网膜(仿生眼睛),改善盲人的视觉体验 。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域 。同时他也是多个开源项目的积极贡献者 。
本文摘编自《机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理》 , 经出版方授权发布 。
Python如何画cos和sin的图?。?/h2>在python自带编辑器IDLE中 , 新建脚本如作图.py
导入需要的模块
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
2
输入代码
x=np.linspace(0,4*np.pi,100)
pl.plot(x,pl.sin(x))
pl.show()
3
执行代码,按F5,可直接显示图片
4
几点说明:
1. 方法linspace(0,4*np.pi,100)表示从0开始,到4*pi结束,生成100个点
2. 方法plot为画图函数,相当于plot(x,y) , x为横坐标 , y为纵坐标
3.show()为展示出来
希望采纳?。?
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