एक छवि विभाजन को numpy के साथ ओवरले करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -
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10×10 आयाम की एक नकाबपोश सरणी बनाएं।
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किसी क्षेत्र के लिए नकाबपोश सरणी को 1 से अपडेट करें।
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numpy का उपयोग करके छवि डेटा बनाएं।
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नकाबपोश डेटा प्राप्त करने के लिए एक सरणी को मास्क करें जहां एक शर्त पूरी होती है।
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figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें मृथोड।
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imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर।
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आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उपयोग करें विधि।
उदाहरण
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True mask = np.zeros((10, 10)) mask[3:-3, 3:-3] = 1 im = mask + np.random.randn(10, 10) * 0.01 masked = np.ma.masked_where(mask == 0, mask) plt.figure() plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none') plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none') plt.imshow(masked, 'jet', interpolation='none', alpha=0.7) plt.show()
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