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iPython pylab模式启动方式

在命令行窗口（CMD窗口）输入 ipython –pylab 或者在ipython 环境下输入%pylab 补充知识：%matplotlib inline 被注释掉后,pycharm不能生成图问题描述...以上这篇iPython pylab模式启动方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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python中的pylab模块

pylab 提供了比较强大的画图功能，但是函数和参数都比较多，很容易搞混。我们平常使用最多的应该是画线了。下面，简单的对一些常用的划线函数进行了封装，方便使用。...# -*- coding: utf-8 -*- import pylab import random class MiniPlotTool : ''' A mini tool to draw...= None : pylab.figure(figsize = self.figsize) if self.axis !...= None : pylab.axis(self.axis) pylab.title(self.title) pylab.ylabel(self.ylabel) ax = pylab.gca()...pylab.grid(self.grid) if self.xaxis_locator !

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Ipython+pylab(安装+若干解惑）

from matplotlib.pylab import * import matplotlib.pylab __doc__ = matplotlib.pylab....__doc__ 这就是pylab这个库的全部。就是一个命名空间的封装。...对于matplotlib和pylab来讲这些模块都相同，所以程序运行的时候代码都一样，不同的是导入模块的方式不同。...Pylab这个库将所有的功能函数（Pyplot状态机函数，大部分numpy里面的函数）全部导入其单独的命名空间内。...这样会使pylab表现的和matlab更加相似。我推荐使用pyplot，因为pyplot相比pylab更加纯粹。

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理解matplotlib、pylab与pyplot之间的关系

与pylab 这些模块其实功能都相同，程序运行的时候都在运行相同的code，不同的是导入模块的方式不同。...pylab将所有的功能函数（pyplot状态机函数，大部分时numpy里面的函数）全部导入其单独的命名空间内。...与 from pylab import * 效果一样现在通常这样用： ipython --matplotlib，这样的话就可以不用一些导入那么多的功能函数，而是需要什么加入什么。...最后的建议 pylab和pyplot的区别是，前者将numpy导入了其命名空间中。这样会使pylab表现的和matlab更加相似。...现在来说我们经常使用pyplot，因为pyplot相比pylab更加纯粹。

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图像信噪比

import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pylab as pylab from skimage.io import imread...,size=30)#不同模式图像之间的转换 i+=1 pylab.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0) pylab.show() pylab.subplots_adjust...(wspace=0.2,hspace=0) pylab.show() pylab.plot(num_colors_list,snr_list,'r.-') pylab.xlabel('Max# colors...in the image') pylab.ylabel('SNR') pylab.title('Change in SNR w.r.t. # colors') pylab.xscale('log',base...=2) pylab.gca().invert_xaxis() pylab.show() 算法：信噪比是指图像数组的均值除以图像数组的标准差。

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Sitk图像分割

import cv2 import SimpleITK as sitk import matplotlib.pylab as pylab def show_image(img,title=None):...nda=sitk.GetArrayViewFromImage(img) pylab.imshow(nda,cmap='gray') pylab.axis('off')...(figsize=(18,20)) pylab.subplot(221) show_image(img_T1,"Original Image") pylab.scatter(seed...(sitk.LabelOverlay(img_T1_255,seg),"Connected Threshold") pylab.axis('off') pylab.tight_layout...() pylab.show() 算法：区域生长算法是一种分割算法，是指如果一个像素的邻域的强度与当前像素相似，则认为该邻域处于同一分割片段。

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Snake图像分割

import matplotlib.pylab as pylab from skimage.filters import gaussian from skimage.segmentation import...np.linspace(0,2*np.pi,400)#构造圆 x=260+100*np.cos(s) y=240+100*np.sin(s) init=np.array([x,y]).T#构造Snake i=1 pylab.figure...(2,2,i) pylab.imshow(img) pylab.plot(init[:,0],init[:,1],'--b',lw=3) pylab.plot(snake[:,0...],snake[:,1],'-r',lw=3) pylab.axis('off') pylab.title('max_iteration='+str(max_it),size=20)...i+=1 pylab.tight_layout() pylab.show() 算法：活动轮廓（Snake）是用于拟合开或闭合样条曲线与图像中的线或边缘，围绕感兴趣的目标初始化“蛇

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角点精确检测

as pylab from skimage.feature import corner_harris, corner_subpix, corner_peaks from skimage.transform...(figsize=(20,20)) pylab.subplot(211) pylab.imshow(coordinates,cmap='inferno') pylab.plot(coordinates_subpix...,markersize=5,label='subpixel') pylab.legend(prop={'size':20}) pylab.axis('off') pylab.subplot(212) pylab.imshow...=5) pylab.plot(coordinates_subpix[:,1],coordinates_subpix[:, 0],'r+',markersize=10) pylab.axis('off')...pylab.tight_layout() pylab.show() cv2.imshow('result',img) 算法：角点精确检测是以子像素的准确率对检测到的角点进行细化。

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python3-scipy-ndimage平滑

'] = ['KaiTi']pylab.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedef plot_image(image, title=''): pylab.title...(title, size=15) pylab.imshow(image) pylab.axis('off')lena = imread(r'D:\image_processing\image4... signal, misc, ndimagepylab.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']pylab.rcParams['axes.unicode_minus...'] = Falsedef plot_image(image, title=''): pylab.title(title, size=15) pylab.imshow(image) pylab.axis...pylab.subplot(3, 4, i) filtered = ndimage.percentile_filter(lena, percentile=p, size=(k, k, 1)

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图像颜色数

import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pylab as pylab from skimage.io import imread...axis,ddof=ddof) return np.where(sd==0,0,m/sd) img=Image.open('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 pylab.figure...palette=Image.ADAPTIVE,colors=num_colors) snr_list.append(signaltonoise(im1,axis=None)) i+=1 pylab.plot...(num_colors_list,snr_list,'r.-') pylab.xlabel('Max# colors in the image') pylab.ylabel('SNR') pylab.title...('Change in SNR w.r.t. # colors') pylab.xscale('log',basex=2) pylab.gca().invert_xaxis() [256, 128, 64

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Haar人脸分类

import numpy as np from time import time from dask import delayed import matplotlib.pyplot as pylab...(5,5,i+1) pylab.imshow(images[i,:,:],cmap='bone') pylab.axis('off') pylab.suptitle('Faces') pylab.show...() fig=pylab.figure(figsize=(5,5)) fig.subplots_adjust(left=0,right=0.9,bottom=0,top=0.9,hspace=0.05,...wspace=0.05) for i in range(100,125): pylab.subplot(5,5,i-99) pylab.imshow(images[i,:,:],cmap...='bone') pylab.axis('off') pylab.suptitle('Non-Faces') pylab.show() feature_types=['type-2-x','type-2

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Python 图像处理实用指南：1~5

Image', size=20) pylab.subplot(122), pylab.imshow(im1, cmap='gray'), pylab.axis('off') pylab.title('...('Original Image', size=25) pylab.subplot(312), pylab.imshow(im_sharp), pylab.axis('off') pylab.title...(figsize=(15,5)) pylab.gray() pylab.subplot(131), pylab.imshow(im), pylab.title('Original Image',size...(figsize=(10,10)) pylab.gray() pylab.subplot(221), pylab.imshow(im), pylab.title('Original image'), pylab.axis...('off') pylab.subplot(222), pylab.imshow(im_blur), pylab.title('Blurred image'), pylab.axis('off') pylab.subplot

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语音数据采集-实时语音数据可视化

1、安装依赖 pip install pyaudio pip install pylab 2、语音数据展示 import pyaudio import numpy as np CHUNK = 4096...p.terminate() 3、声音波形可视化首先采集数据，然后保存为图片，新建一个网页，在网页上展示波形图 import pyaudio import numpy as np import pylab...soundplot(stream): t1=time.time() data = np.fromstring(stream.read(CHUNK),dtype=np.int16) pylab.plot...(data) pylab.title(i) pylab.grid() pylab.axis([0,len(data),-2**16/2,2**16/2]) pylab.savefig...("03.png",dpi=50) pylab.close('all') print("took %.02f ms"%((time.time()-t1)*1000)) if __name

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Python.Tips1

import math dir(math) 对于一些没有doc的包，可以和方便的获得内置的信息由于脚本语言的不靠谱性，你甚至可以进去看它的实现 import pylab pylab....__file__ 'c:\\users\\yunswj\\appdata\\local\\programs\\python\\python38\\lib\\site-packages\\pylab.py...' 输出就是这个样子的 from matplotlib.pylab import * import matplotlib.pylab __doc__ = matplotlib.pylab.

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图像抗混叠

import pylab from PIL import Image from skimage.transform import rescale from skimage.io import imread..., imshow, show img=imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 im1=img.copy()#图像复制 pylab.figure(figsize...=(20,15)) for i in range(4): pylab.subplot(2,2,i+1) pylab.imshow(im1,cmap='gray') pylab.axis...('off') pylab.title('image size='+str(im1.shape[1])+'x'+str(im1.shape[0])) im1=rescale(im1,scale...pylab.show() 算法：图像抗混叠通常是在向下采样之前通过平滑图像（通过图像与低通滤波器的卷积，如高斯滤波器）来完成的。

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DoG斑点检测

import cv2 from numpy import sqrt from skimage.color import rgb2gray from matplotlib import pylab as...pylab from skimage.feature import blob_dog, blob_log, blob_doh im=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png...] colors=['lime'] titles=['Difference of Gaussian'] sequence=zip(blobs_list,colors,titles) fig,axes=pylab.subplots...idx+1].set_title('Blobs with'+title,size=30) for blob in blobs: y,x,row=blob col=pylab.Circle...() pylab.show() 算法：DoG斑点检测类似于LoG。

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Dicom图像解析

解析举例 import dicom import pylab import os dcm_img_base_url = "/home/fan/datas/dcmFile" ds = dicom.read_file...ds.ImageOrientationPatient) print("图像病人位置： ", ds.ImagePositionPatient) # CT矩阵 pix = ds.pixel_array # 打印图片 pylab.imshow...(pix, cmap=pylab.cm.bone) pylab.show() ds1 = dicom.read_file(os.path.join(dcm_img_base_url, "N2D_0140....dcm")) pix1 = ds1.pixel_array pylab.imshow(pix1, cmap=pylab.cm.bone) pylab.show() 以上使用的图片为ADNI数据集中的一个

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Python 图像处理实用指南：6~10

=(18,9))pylab.subplot(131)pylab.imshow(im)pylab.title('original', size=20)pylab.axis('off')for d in range...(figsize=(20,20)) pylab.subplot(221), pylab.imshow(im), pylab.title('original', size=20), pylab.axis(...()pylab.figure(figsize=(20,18))pylab.subplot(231), pylab.imshow(im), pylab.title('original', size=20)...(121), pylab.imshow(img), pylab.title('Original', size=20), pylab.axis('off') pylab.subplot(122), pylab.imshow...(figsize=(20,10)) pylab.subplot(121), pylab.imshow(img), pylab.axis('off') pylab.subplot(122), pylab.imshow

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Python 实现图表绘制总结

我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib pip install numpy pip install matplotlib 生成直方图 import numpy as np from pylab...显示图像 plt.savefig() #保存图片运行结果：生成条形图 import numpy as np from pylab...(left=index,height=value,color="green",width=0.5) plt.show() 运行结果：生成折线图 import numpy as np from pylab...(x,y,s=5,marker="<") #s表示面积 Marker表示图形 plt.show() 运行结果：生成饼状图 import numpy as np from pylab...外面的点时异常值 import numpy as np from pylab import * np.random.seed(100) data=np.random.normal(size=(1000,4

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小白音频测试之Python对音频进行频谱分析

http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/ numpy https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html pylab...https://www.programcreek.com/python/example/2345/pylab.title 音频帧概率详解 1.采样率（Sample Rate）：每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数...(time, wave_data[0]) #pylab.subplot(212) #pylab.plot(time, wave_data[1], c="g") #pylab.xlabel("time (...seconds)") #pylab.show() 采样点数，修改采样点数和起始位置进行不同位置和长度的音频波形分析 N=44100 start=0 #开始采样位置 df = framerate/(N-1...(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),'r') pylab.show()

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