matplotlib画eps图太大,matplotlib绘图太慢

本文目录一览:

Python实操:手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者:迈克尔·贝耶勒(Michael Beyeler)

如需转载请联系华章 科技

如果已安装Anaconda Python版本,就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则,可能要访问官网并从中获取安装说明:

正如使用np作为 NumPy 的缩写,我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入:

在本书中,plt接口会被频繁使用。

让我们创建第一个绘图。

假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x<10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间,以及100个采样点:

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值,并通过调用plt中的plot函数把结果画出来:

你亲自尝试了吗?发生了什么吗?有没有什么东西出现?

实际情况是,取决于你在哪里运行脚本,可能无法看到任何东西。有下面几种可能性:

1. 从.py脚本中绘图

如果从一个脚本中运行 Matplotlib,需要加上下面的这行调用:

在脚本末尾调用这个函数,你的绘图就会出现!

2. 从 IPython shell 中绘图

这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现,需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

接下来,无须每次调用plt.show()函数,所有的绘图将会自动出现。

3. 从 Jupyter Notebook 中绘图

如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码,需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而,也可以直接在notebook中嵌入图形,这会有两种输出选项:

在本书中,将会使用inline选项:

现在再次尝试一下:

上面的命令会得到下面的绘图输出结果:

如果想要把绘图保存下来留作以后使用,可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存:

仅需要确保你使用了支持的文件后缀,比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作为本章最后一个测试,让我们对外部数据集进行可视化,比如scikit-learn中的数字数据集。

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。

ai导出eps图片空白太大

导出eps图片空白太大,需要您在导出时把使用画板勾选上再导出。

如果您要导出图片,请把图缩小到黑筐范围内,因为AI导出只是页面的大小。或者画个矩形,把您要导出的图括住,填充和描边都无所谓,然后点对象,裁剪区域,建立。

这样您就可以看到矩形的4个角出现裁剪标记,而矩形不见了,您再导出图片就可以了,不过导出要注意一下格式是RGB还是CMYK。

matplotlib 画图的相关设置:坐标轴刻度字体、大小等

导入包

设置坐标轴范围

设置坐标轴名称、字体、大小

设置坐标轴刻度、字体、大小

标题、字体、大小

图例、字体、大小

设置xtick和ytick的方向:in、out、inout

原创文章,作者:CYSER,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/325313.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
CYSERCYSER
上一篇 2025-01-13 13:23
下一篇 2025-01-13 13:23

相关推荐

  • Python最强大的制图库——Matplotlib

    Matplotlib是Python中最强大的数据可视化工具之一,它提供了海量的制图、绘图、绘制动画的功能,通过它可以轻松地展示数据的分布、比较和趋势。下面将从多个方面对Matplo…

    编程 2025-04-29
  • 如何解决Python安装第三方库太慢的问题

    Python是一门十分流行的编程语言,它提供了庞大的第三方库来支持开发人员,但是在进行库安装时可能会遇到速度极慢的情况,这将影响我们的开发进度。因此,本文将会从多个方面来介绍如何解…

    编程 2025-04-27
  • Python三大:NumPy、Pandas、matplotlib

    本文将详细介绍三大Python数据处理及可视化库——NumPy、Pandas以及matplotlib,为读者提供从基础使用到应用场景的全面掌握。 一、NumPy NumPy是Pyt…

    编程 2025-04-27
  • Python画图:Matplotlib的使用

    Matplotlib是Python中最常用的画图库之一。它可以轻松地创建各种类型的图表,包括直方图、散点图、线图、饼图等等。本文将从以下几个方面对Matplotlib的使用进行详细…

    编程 2025-04-27
  • 探究matplotlib中文文档

    一、介绍 Matplotlib是一个Python的可视化库,它提供了丰富的绘图工具和良好的交互性,可用于生成高质量的二维图形、三维图形和动画等。它的中文文档是对于使用者非常友好的参…

    编程 2025-04-24
  • 深入探究matplotlib.figure函数

    一、figure概述 Matplotlib是Python中著名的可视化库之一,其核心的figue函数是画布的概念,是Matplotlib中处理图形的核心概念。figure函数通过创…

    编程 2025-04-24
  • 深入浅出matplotlib — plt.figure()详解

    一、基本介绍 plt.figure()是matplotlib.pyplot中的一种功能强大的函数,常被用来创建新的绘图窗口及其所对应的绘图对象。它是一个最基础的创建图像对象的函数,…

    编程 2025-04-23
  • 深入理解matplotlib.pyplot.title

    matplotlib.pyplot是Python中最受欢迎的图形化库之一。其中,plt.title()是其中一种非常重要的函数。本文将从多个方面对该函数进行详细阐述。 一、基本用法…

    编程 2025-04-23
  • 完整介绍Python可视化库matplotlib中的plt.title函数

    一、plt.title函数的简介 matplotlib是一个Python数据可视化库,它提供了多种绘图方式,其中plt.title函数就是在绘图中添加标题的函数。 plt.titl…

    编程 2025-04-18
  • EPS三维测图软件

    一、介绍 EPS三维测图软件是一款用于制作三维图形的工具软件。它可以生成各种复杂的图形和动画效果,如人物模型、建筑物模型、机器模型等等。EPS三维测图软件有着独特的操作方式和界面设…

    编程 2025-04-12

发表回复

登录后才能评论