python調用Matplotlib繪制分布點圖
更新時間：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介紹了python調用Matplotlib繪制分布點圖，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
Python調用Matplotlib代碼繪制分布點，供大家參考，具體內容如下
- 繪制點圖的目的
- Matplotlib簡介
- 代碼
- 截圖
1.繪制點圖的目的
我們實驗室正在做關于人臉識別的項目，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，來找到一個合理的閾值。
2.Matlablib簡介
Matplotlib是一個Python的圖形框架
下面是官網(wǎng)的例子
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.顯示結果
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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