Matplotlib中rcParams使用

自学完CS课程，自己动手写作业，遇到了图像可视化的问题，涉及到rcParams的使用，学习一下。

plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 设置 interpolation style
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'  
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率
# 默认的像素：[6.0,4.0]，分辨率为100，图片尺寸为 600&400
# 指定dpi=200，图片尺寸为 1200*800
# 指定dpi=300，图片尺寸为 1800*1200
# 设置figsize可以在不改变分辨率情况下改变比例

顺便把CS作业里样本可视化的函数贴出来

def VisualizeImage(X_train, y_train):
    """可视化

    :X_train: 训练集
    :y_train: 训练标签
    
    """
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0)  # 设置图像大小
    plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
    plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' 
    classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
    num_classes = len(classes)
    samples_per_class = 8
    for y, cls in enumerate(classes):
        # 得到该标签训练样本的下标索引
        idxs = np.flatnonzero(y_train == y)
        # 从某一分类的下标中随机选择8个图像，replace设为False意思是不会选择到同一个图像
        idxs = np.random.choice(idxs, samples_per_class, replace=False)
        # 将每个分类的8个图像显示出来
        for i, idx in enumerate(idxs):
            plt_idx = i * num_classes + y + 1
            # 创建子图像
            plt.subplot(samples_per_class, num_classes, plt_idx)
            plt.imshow(X_train[idx].astype('uint8'))
            plt.axis('off')
            # 增加标题
            if i == 0:
                plt.title(cls)
    plt.show()