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plt.subplot

时间: 2023-08-31 13:09:06 浏览: 128
plt.subplot()函数是Matplotlib库中的一个函数,用于在一个图像中创建多个子图。它接受三个参数,分别是行数、列数和子图编号。行数和列数决定了图像被划分为多少个子图,而子图编号则指定了当前要操作的子图。 例如,plt.subplot(2, 2, 1)表示将图像划分为2行2列的子图,并将当前操作的子图设置为第1个子图。通过这种方式,我们可以在同一个图像中绘制多个独立的子图。 引用中的范例给出了一个使用plt.subplot()函数创建子图的示例,其中plt.figure(1)创建了一个图像,plt.subplot(1, 2, 1)创建了第一个子图,plt.subplot(1, 2, 2)创建了第二个子图。每个子图都可以使用plt.plot()函数绘制相应的数据,并可以使用plt.title()函数设置标题。 引用中还展示了使用循环结构创建多个子图的示例,通过遍历列表或数组来设置不同的数据并绘制对应的子图。 总而言之,plt.subplot()函数是用于在Matplotlib图像中创建多个子图的函数,通过指定行数、列数和子图编号,我们可以在同一个图像中绘制多个独立的子图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【Matplotlib】plt.figure()、plt.subplot() 、plt.subplots() 、plt.xticks() 、plt.xlim()和 plt.grid() ...](https://blog.csdn.net/m0_51816252/article/details/126103183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [plt.subplot() 函数解析](https://blog.csdn.net/mouselet3/article/details/127389508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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