Muxammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti. Laboratoriya ishi 2 Bajardi: Yusufjonov Dilshod Guruh: 513-18 Toshkent 2021

MUXAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI.

LABORATORIYA ISHI 2

Bajardi: Yusufjonov Dilshod

Guruh: 513-18

Toshkent 2021





Bu sizning chizilgan chizishingizni yoqadi, bu erda sizning daftaringizda chizma grafikalari paydo bo'ladi. Bu interaktivlikka muhim ta'sir ko'rsatadi. Inline chizish uchun katak ostidagi katakchalarda uchastkani chiqaradigan buyruqlar uchastkaga ta'sir qilmaydi. Masalan, uchastkani yaratadigan katak ostidagi kataklardan rang xaritasini o'zgartirish mumkin emas. Biroq, alohida oynani ochadigan Qt5 kabi boshqa orqa qismlar uchun uchastkani yaratadiganlar ostidagi kataklar uchastkani o'zgartiradi - bu xotiradagi jonli ob'ekt.



U erdagi tipga e'tibor bering - float32. Matplotlib har bir kanaldan 8 bitli ma'lumotlarni 0,0 dan 1,0 gacha o'zgaruvchan nuqta ma'lumotlariga o'tkazdi. Yon eslatma sifatida, yostiqning ishlashi mumkin bo'lgan yagona ma'lumot turi uint8. Matplotlib chizmasi float32 va uint8-ni boshqarishi mumkin, ammo PNG-dan tashqari har qanday format uchun rasm o'qish / yozish uint8 ma'lumotlari bilan cheklangan. Nima uchun 8 bit? Ko'pgina displeylar har bir kanal uchun atigi 8 bit rang gradation qiymatini ko'rsatishi mumkin. Nima uchun ular faqat 8 bit / kanal ko'rsatishi mumkin? Chunki bu narsa inson ko'zi ko'rishi mumkin bo'lgan narsadir.

Pseudocolor kontrastni kuchaytirish va ma'lumotlaringizni osonroq tasavvur qilish uchun foydali vosita bo'lishi mumkin. Bu, ayniqsa, projektorlar yordamida ma'lumotlaringizni taqdimotlarini o'tkazishda foydalidir - ularning kontrasti odatda juda yomon.

Pseudocolor faqat bitta kanalli, kulrang, yorqinlik tasvirlariga tegishli. Hozir bizda RGB tasvir mavjud. R, G va B o'xshash bo'lganligi sababli (o'zingiz yoki o'zingizning ma'lumotlaringizga qarang), biz ma'lumotlarning bitta kanalini tanlashimiz mumkin:





Shunga qaramay, esda tutishimiz kerakki, Jupyter daftarida ichki orqa tomoni bilan siz allaqachon berilgan uchastkalarga o'zgartirish kiritolmaysiz. Agar siz bu erda bitta katakda imgplot yaratsangiz, keyingi katakchada set_cmap () ga qo'ng'iroq qila olmaysiz va oldingi uchastkaning o'zgarishini kutishingiz mumkin. Ushbu buyruqlarni bitta katakka kiritganingizga ishonch hosil qiling. plt buyruqlari avvalgi katakchalarning chizmalarini o'zgartirmaydi.

Ko'pincha, tasvirning "qiziqarli" qismi tepalik atrofida bo'lib, siz tepalikning yuqorisida va / yoki ostidagi hududlarni kesib qo'shimcha kontrastni olishingiz mumkin. Bizning histogramimizda, yuqori qismida juda ko'p foydali ma'lumotlar mavjud emasligi ko'rinadi (rasmda juda ko'p oq narsalar mavjud emas). Gistogrammaning bir qismini samarali ravishda "kattalashtirish" uchun yuqori chegarani sozlaylik. Buni imshow-ga o'tish argumentini berish orqali qilamiz. Siz buni set_clim() tasvirni chizish ob'ekti usulini chaqirib ham qilishingiz mumkin , lekin Yupyter Notebook bilan ishlashda fitna buyrug'i bilan bir xil katakchada bajarganingizga ishonch hosil qiling - bu avvalgi katakchalardagi uchastkalarni o'zgartirmaydi.

Xulosa.

Men ushbu laboratoriya mashg’uloti mobaynida python dasturlash tilida kodlar va rasmlar bilan ishlashni o;rganib oldim.Bu o’rganganlarim kelgusida albatta menga as qotadi.