《深度学习入门--基于Python的理论与实现》1.6----Matplotlib

这一节的内容非常简单,介绍了matplotlib模块的几个用法：
1.通过x,y坐标的集合做成线条显示在屏幕上。
2.读入图像并显示在屏幕上。

-------------------------------------------------------代码及注释-------------------------------------------------------

import matplotlib.pyplot as pyplot
from matplotlib.image import imread
import numpy as np


#这个函数用于展示线条
def sin_and_cos():
    # 0-6区间被分成60份，此时x是60个元素的np数组
    x = np.arange(0, 6, 0.1)
    #计算y坐标的值，这里我们通过不同的算法得到两个y坐标数组，一会它们都会被画出来。
    sin_y = np.sin(x)
    cos_y = np.cos(x)
    #图标标题
    pyplot.title('sin&cos')
    #设置第一条线，并添加到图表（也就是为pyplot添加属性）
    pyplot.plot(x, sin_y, label='sin')
    # 设置第一条线，并添加到图表，这里的linestyle参数意味着这会是一条虚线
    pyplot.plot(x, cos_y, label='cos', linestyle='--')


#这个函数负责设置图像
def read_image(path):
    #把图像转化成pyplot对象可用的对象
    img=imread(path)
    #把这个对象读入图表，这里并不会显示，只是读入了图表
    pyplot.imshow(img)


def main():
    #这两个函数只能逐个测试。否则整个图表都会被这幅图像覆盖。
    sin_and_cos()
    # read_image('lena.jpg')
    #这个方法会把线条的名字和线条样式显示在角落。
    pyplot.legend()
    #这两步设置图表x轴y轴的名字
    pyplot.xlabel('x')
    pyplot.ylabel('y')
    #准备就绪之后我们现在显示这个图表
    pyplot.show()


if __name__=='__main__':
    main()

------------------------------------------------效果展示--------------------------------------------
这里已经假设把sin_and_cos()和read_image('lena.jpg')分两次分别执行了一遍，所以两次得到了两个图表。

------------------------------------------------结语--------------------------------------------

好了，书里面这个章节的知识就结束了。让我们手拉手愉快的进入下一个章节吧！