深度学习预热——Matplotlib库的简单用法

小鸡
阅读713 喜欢3 算法 更新2019-5-20

可以使用matplotlib的pyplot模块绘制图形。话不多说,我们来看一个 绘制sin函数曲线的例子。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 6, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()


pyplot的功能

在刚才的sin函数的图形中,我们尝试追加cos函数的图形,并尝试使用 pyplot的添加标题和x轴标签名等其他功能。

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label="sin")
plt.plot(x, y2, label="cos", linestyle = "--")
# 设置x,y轴标签
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.title("HHHH")
plt.show()


显示图像

pyplot中还提供了用于显示图像的方法imshow()。另外,可以使用 matplotlib.image模块的imread()方法读入图像。下面我们来看一个例子。

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.image import imread
img = imread(&apostest.png&apos) # 读入图像
plt.imshow(img)
plt.show()


:本文为斋藤康毅的《深度学习入门:基于Python的理论与实现》片段摘抄与学习笔记