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用python画正弦函数 python画正弦函数创建对象( 二 )

IT技术数据


为此，需要三个可视化工具：
那么开始引入这些包吧：
第一步是载入实际数据：
如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签 。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.TAB，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域 。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分 。
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?。?
python如何画正弦曲线（jes环境）没接触过这个模块 。但是画曲线用过其他的供参考 。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 10000)
a = np.sin(x)
b = np.cos(x)
c = np.tan(x)
d = np.log(x)
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, a, label="$sin(x)$", color="green", linewidth=1)
plt.plot(x, b, label="$cos(x)$", color='blue', linewidth=1)
plt.plot(x, c, "b--", label="$tan(x)$", color='red', linewidth=1)
plt.plot(x, d, "b--", label="$log(x)$", color='grey', linewidth=1)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot")
plt.xlim(-10, 10)
plt.ylim(-5, 5)
plt.legend()
plt.show()
如何使用python的matplotlib画正弦函数图像使用python的matplotlib画正弦函数图像，还要用到numpy库，代码如下9行所示：
import numpy as np;
from matplotlib import pyplot as plt;
fig = plt.figure();
ax2= fig.add_subplot(111);

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