近来做模板匹配遇到了一个小问题，简单分享一下自己的解决办法。python使用plt.imshow在坐标轴上展示图片，坐标默认是从上到下，从左到右。咱们习惯于横坐标由左至右，纵坐标由下至上，默认这样的方式观看图表。这样看这个图是不是很别扭。纵坐标左上角为0！所以需要咱们设置imshow（）参数，修改图表的纵坐标的表示。然而imshow()这个函数的参数有很多。如下，matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=N
近来做模板匹配遇到了一个小问题，简单分享一下自己的解决办法。python使用plt.imshow在坐标轴上展示图片，坐标默认是从上到下，从左到右。咱们习惯于横坐标由左至右，纵坐标由下至上，默认这样的方式观看图表。这样看这个图是不是很别扭。纵坐标左上角为0！所以需要咱们设置imshow（）参数，修改图表的纵坐标的表示。然而imshow()这个函数的参数有很多。如下，matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=N
系列文章目录 Python中matplotlib库的学习目录系列文章目录前言一、plt.figure()二、plt.subplot() 三、plt.subplots() 四、plt.xticks() 五、plt.xlim()六、plt.grid()总结前言Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口。在Pyplot中可以使用各种图，例如线图，轮廓图，直方图，散点图，3D图等。一、plt.figure()Matplotlib中的pyplot.figure()函数的作
系列文章目录 Python中matplotlib库的学习目录系列文章目录前言一、plt.figure()二、plt.subplot() 三、plt.subplots() 四、plt.xticks() 五、plt.xlim()六、plt.grid()总结前言Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口。在Pyplot中可以使用各种图，例如线图，轮廓图，直方图，散点图，3D图等。一、plt.figure()Matplotlib中的pyplot.figure()函数的作
有时候，我们将数据变换之后再绘图，一方面，可以突出某些区域的数据；另一方面，变换之后可以更好的看出数据之间的关系。matplotlib提供了两种变换数据的方式，一种是Scale（缩放），一种是Projection（投影）。Scale是对数据的一个维度进行变换，Projection则是对2个或者2个以上的维度进行变换。Scale-缩放线性缩放线性缩放是默认的缩放方式，数据的值是通过线性变换之后显示在图形的。每个数值变换成图形上的像素位置之后绘制在图形上。比如：x=list(range(1,11))y=xfig=plt.figure(figsize=(6,6))ax=plt.subplot(1,1
有时候，我们将数据变换之后再绘图，一方面，可以突出某些区域的数据；另一方面，变换之后可以更好的看出数据之间的关系。matplotlib提供了两种变换数据的方式，一种是Scale（缩放），一种是Projection（投影）。Scale是对数据的一个维度进行变换，Projection则是对2个或者2个以上的维度进行变换。Scale-缩放线性缩放线性缩放是默认的缩放方式，数据的值是通过线性变换之后显示在图形的。每个数值变换成图形上的像素位置之后绘制在图形上。比如：x=list(range(1,11))y=xfig=plt.figure(figsize=(6,6))ax=plt.subplot(1,1
快速安装pipinstallmatplotlib折线图快速入门importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomx=range(10)#定义x轴的数据y=[random.uniform(15,35)foriinx]#定义y轴的数据plt.plot(x,y)#绘制图像plt.show()#展示图像设置画布大小我们使用plt.figure()函数来设置画布大小，其参数如下：figsize:设置画布的大小，单位英寸dpi:设置清晰度importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomx=range(10)#定义x轴的数据y=[random.u
快速安装pipinstallmatplotlib折线图快速入门importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomx=range(10)#定义x轴的数据y=[random.uniform(15,35)foriinx]#定义y轴的数据plt.plot(x,y)#绘制图像plt.show()#展示图像设置画布大小我们使用plt.figure()函数来设置画布大小，其参数如下：figsize:设置画布的大小，单位英寸dpi:设置清晰度importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomx=range(10)#定义x轴的数据y=[random.u
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
