使用python模块plotdigitizer抠取论文图片中的数据实例详解

yizhihongxing

以下是关于“使用Python模块PlotDigitizer抠取论文图片中的数据实例详解”的完整攻略。

背景

在科研工作中,我们经常需要从论文中取数据进行分析。但是,有些论文中的数据是以图片的形呈现的,这就需要我们使用一些工具将图片的数据抠取出来。本攻略将介绍如何使用Python模块PlotDigitizer取论文图片中的数据。

步骤

步骤一:安装PlotDigitizer

在使用PlotDigitizer之前,需要先安装该模块。以下是示例代码:

!pip install plotdigitizer

在面的示例代码中,我们使用pip安装了PlotDigitizer模块。

步骤二:加载图片

安装PlotDigitizer之后,可以使用该模块加载图片。以下是示例代码:

from plotdigitizer import plotdigitizer

# 加载图片
pd = plotdigitizer.Plotizer()
pd.load_image('image.png')

在上面的示例代码中,我们使用PlotDigitizer中的load_image()函数加载了一个名为image.png的图片。

步骤三:标记数据点

在加载图片之后,可以使用PlotDigitizer记数据点以下是示例代码:

# 标记数据点
pd.mark_points()

在上面的示例代码中,我们使用PlotDigitizer中的mark_points()函数标记了数据点。

步骤四:导出数据

在标记数据点之后,可以使用PlotDigitizer导数据。以下是示例代码:

# 导出数据
data = pd.export_data()

在上面的示例代码中,我们使用PlotDigitizer中的export_data()函数导出了标记的数据。

示例

示例一:使用PlotDigitizer抠取图片中的数据

from plotdigitizer import plotdigitizer

# 加载图片
pd = plotdigitizer.PlotDigitizer()
pd.load_image('image.png')

# 标记数据点
pd.mark_points()

# 导出数据
data = pd.export_data()

# 打印数据
print(data)

在上面的示例代码中,我们使用PlotDigitizer抠取了一个名为image.png的图片中的数据,并使用print()函数打印了导出的数据。

示例二:使用PlotDigitizer抠取多个图片中的数据

from plotdigitizer import plotdigitizer

# 加载多个图片
images = ['image1.png', 'image2.png', 'image3.png']

# 抠取数据
for image in images:
    pd = plotdigitizer.PlotDigitizer()
    pd.load_image(image)
    pd.mark_points()
    data = pd.export_data()
    print(data)

在上面的示例代码中,我们使用PlotDigitizer抠取多个图片中的数据,并使用print()函数打印了导出的数据。

结论

综上所述,“使用Python模块PlotDigitizer抠取论文图片中的数据实例详解”的攻略介绍了如何使用PlotDigitizer模块抠取论文图片中的数据。在实际应用中,可以据需要加载图片,标记数据点,并使用export_data()函数导出数据。同时,本攻略还提供了两个示例代码,分别使用PlotDigitizer抠取单个图片和多个图片中的数据。读者可以根据需要选择合适的代码进行操作。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:使用python模块plotdigitizer抠取论文图片中的数据实例详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)

    以下是关于“numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)”的完整攻略。 numpy库ndarray多维数组的维度变换方法 在NumPy中,ndarray多维数组的维度变换方法包括reshape、resize、swapaxes和flatten。 reshape方法 reshape方法用于改变…

    python 2023年5月14日
    00
  • numpy数组之读写文件的实现

    NumPy数组之读写文件的实现 NumPy是Python中一个重要的科学计算库,它提供了高效的多维数组对象和各数学函数,是数据科和机器学习领域不可或的工具之一。本攻略详细介绍NumPy的读写文件的实现,包括取和写入文本文件、二进制文件等。 读取文本文件 NumPy中,使用np()函数读取文文件,例如: import numpy as np # 读取文本文件 …

    python 2023年5月13日
    00
  • Python实现自动化处理每月考勤缺卡数据

    下面是 Python 实现自动化处理每月考勤缺卡数据的完整攻略: 1. 确定目标 首先,需要明确的是我们的目标:自动处理每个月的考勤缺卡数据,以便我们可以方便地统计出每个员工的考勤情况,及时进行汇报和处理。具体而言,我们需要完成以下任务: 读取考勤数据,包括每个员工的工号、姓名、缺卡日期等; 检查每个员工的考勤数据,查看是否存在缺卡情况; 自动计算出每个员工…

    python 2023年5月13日
    00
  • 详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法

    详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims,np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法 在Numpy中,我们可以使用np.expand_dims()和np.newaxis来扩充矩阵的维度,使用np.squeeze()来删除矩阵维度。这些函数可以帮助我们更方便地处理多维数组。 np.expand_dims()和np.newax…

    python 2023年5月13日
    00
  • Anaconda和Pycharm的安装配置教程分享

    Anaconda和Pycharm的安装配置教程分享 本文将详细介绍如何安装和配置Anaconda和Pycharm,以便于使用Python进行开发。 步骤1:安装Anaconda 可以使用以下步骤安装Anaconda: 访问Anaconda官网(https://www.anaconda.com/products/individual)下载适合自己操作系统的安装…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python 取numpy数组的某几行某几列方法

    Python取numpy数组的某几行某几列方法 在Python中,可以使用numpy库进行数组操作。有时候,我们需要从一个numpy数组中取出某几行或某几列。本文将详细讲解如何使用numpy库取出数组的某几行或某几列,并提供两个示例说明。 1. 取出某几行 在numpy库中,可以使用切片操作取出数组的某几行。以下是一个示例说明: import numpy a…

    python 2023年5月14日
    00
  • macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境

    下面我将为您详细讲解在 macOS M1(Apple Silicon) 上安装 TensorFlow 环境的完整攻略,主要分为以下几个步骤: 步骤一:安装 Homebrew 要在 macOS M1 上安装 TensorFlow,我们首先需要安装一个包管理器——Homebrew。打开 Terminal 应用,在命令行中输入以下命令进行安装: /bin/bash…

    python 2023年5月14日
    00
  • Numpy数据类型转换astype,dtype的方法

    当我们使用Numpy进行科学计算时,经常需要对数组中的数据类型进行转换。Numpy提供了astype和dtype两种方法来实现数据类型转换。 Numpy数据类型转换astype astype方法可以将数组中的元素转换为指定的数据类型。astype方法的语法如下: new_array = old_array.astype(new_dtype) 其中,old_a…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部