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python調(diào)用Matplotlib繪制分布點(diǎn)圖

 更新時(shí)間:2019年10月18日 10:25:29   作者:張騫暉2  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python調(diào)用Matplotlib繪制分布點(diǎn)圖,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

Python調(diào)用Matplotlib代碼繪制分布點(diǎn),供大家參考,具體內(nèi)容如下

  • 繪制點(diǎn)圖的目的
  • Matplotlib簡介
  • 代碼
  • 截圖

1.繪制點(diǎn)圖的目的

我們實(shí)驗(yàn)室正在做關(guān)于人臉識別的項(xiàng)目,其中在人臉檢測后,會有些誤檢的圖片,但是其中就有很多不符合的。很明顯的是從圖片大小,就可以過濾掉一部分。老大交給我的工作,就是通過繪制圖片width,height的分布圖,來找到一個(gè)合理的閾值。

2.Matlablib簡介

Matplotlib是一個(gè)Python的圖形框架

下面是官網(wǎng)的例子

Matplotlib example

3.代碼如下

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
import numpy
import os
import cv2

#setting plt
plt.xlim(xmax=500,xmin=0)
plt.ylim(ymax=500,ymin=0)
plt.xlabel("height")
plt.ylabel("width")


path_1 = r'D:\zhangjichao\view\path_1'


x = []
y = []
files = os.listdir(path_1)
for f in files:
  img = cv2.imread(path_1 + '\\' + f)
  x.append(img.shape[0])
  y.append(img.shape[1])
plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_1')

path_2 = r'D:\zhangjichao\view\path_2'

x = []
y = []
files = os.listdir(path_2)
for f in files:
  img = cv2.imread(path_2 + '\\' + f)
  x.append(img.shape[0])
  y.append(img.shape[1])
plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_2')

path_3 = r'D:\zhangjichao\view\path_3'


x = []
y = []
files = os.listdir(path_3)
for f in files:
  img = cv2.imread(path_3 + '\\' + f)
  x.append(img.shape[0])
  y.append(img.shape[1])
plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_3')

path_4 = r'D:\zhangjichao\view\path_4'

x = []
y = []
files = os.listdir(path_4)
for f in files:
  img = cv2.imread(path_4 + '\\' + f)
  x.append(img.shape[0])
  y.append(img.shape[1])
plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_4')

yujing = r'D:\zhangjichao\view\xujing'

x = []
y = []
files = os.listdir(yujing)
for f in files:
  img = cv2.imread(yujing + '\\' + f)
  x.append(img.shape[0])
  y.append(img.shape[1])
plt.plot(x,y,'ro',color='green' , label='yujing')

#圖例
plt.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large')
plt.grid(True)

#顯示
plt.show()

4.顯示結(jié)果

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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