本文实例为大家分享了Python调用Matplotlib绘制分布点添加标签的具体代码,供大家参考,具体内容如下
- 添加标签的目的
- 代码
- 截图
目的
上文介绍了根据图像的大小作为坐标来绘制分布点图。老大又给了我一个任务,我绘制完,每次将图保存,发给她,但是图片中的点的坐标是不能显示了,所以她让我给每个点添加个label,而且label是该点的横纵坐标。
代码
import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import rand import numpy import os import cv2 #setting plt plt.xlim(xmax=100,xmin=0) plt.ylim(ymax=100,ymin=0) plt.xlabel("height") plt.ylabel("width") path_1 = r'D:\zhangjichao\view\V7_scale_2\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\V7_scale_2\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\V7_scale_2\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\V7_scale_2\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\V7_scale_2\xujing_org_scale_2' 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='xujing') for i in range(1,len(x)): plt.text(x[i],y[i],str((x[i],y[i])), family='serif', style='italic', ha='right', wrap=True) plt.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large') plt.grid(True) plt.show()
截图
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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2024年11月15日
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