Python调用Matplotlib代码绘制分布点，供大家参考，具体内容如下

• 绘制点图的目的
• Matplotlib简介
• 代码
• 截图
  

1.绘制点图的目的

我们实验室正在做关于人脸识别的项目，其中在人脸检测后，会有些误检的图片，但是其中就有很多不符合的。很明显的是从图片大小，就可以过滤掉一部分。老大交给我的工作，就是通过绘制图片width,height的分布图，来找到一个合理的阈值。

2.Matlablib简介

Matplotlib是一个Python的图形框架

下面是官网的例子

Matplotlib example

3.代码如下

import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy.random import randimport numpyimport osimport cv2#setting pltplt.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')#图例plt.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large')plt.grid(True)#显示plt.show()

4.显示结果

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。