Matplotlib / Numpyでアレイをグレースケール画像として保存するにはどうすればよいですか?
Matplotlib / numpyを使用して配列をグレースケール画像として保存するには、次の手順を実行します-
- 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
- 5☓5次元のランダムデータを作成します。
- カラーマップを「グレー」に設定します。
- imshow()を使用してデータをプロットします メソッド。
- 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。
例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True arr = np.random.rand(5, 5) plt.gray() plt.imshow(arr) plt.show()
出力
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NumpyとMatplotlibで画像セグメンテーションをオーバーレイします
画像セグメンテーションをnumpyでオーバーレイするには、次の手順を実行できます- 10×10次元のマスクされた配列を作成します。 一部の領域では、マスクされた配列を1に更新します。 numpyを使用して画像データを作成します。 条件が満たされた配列をマスクして、マスクされたデータを取得します。 figure()を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします mrthod。 imshow()を使用する データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示する方法。 図を表示するには、 show()を使用します メソッ
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Matplotlibでnumpydatetime64をプロットする
matplotlibを使用してPythonで時系列をプロットするには、次の手順を実行できます- numpyを使用してxポイントとyポイントを作成します。 plot()を使用して作成されたxポイントとyポイントをプロットします メソッド。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams[&q