我正在尝试从Matplotlib图中获取一个numpy数组图像,我现在正在通过保存到文件,然后重新读取文件来实现它,但我觉得必须有更好的方法.这就是我现在正在做的事情:
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
fig = Figure()
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.gca()
ax.text(0.0,0.0,"Test", fontsize=45)
ax.axis('off')
canvas.print_figure("output.png")
image = plt.imread("output.png")
我试过这个:
image = np.fromstring( canvas.tostring_rgb(), dtype='uint8' )
从我发现的一个例子,但它给我一个错误,说'FigureCanvasAgg'对象没有属性'渲染器'.
我想在张量板中记录一些python-blackbox函数计算出的每次运行信息.
具体来说,我正在设想在运行sess.run()之后使用sklearn.metrics.auc.
如果"auc"实际上是一个张量节点,那么生活就会很简单.但是,设置更像是:
stuff=sess.run()
auc=auc(stuff)
如果有更多的tensorflow-onic方式这样做我感兴趣.我目前的设置涉及创建单独的列车和测试图表.
如果有办法完成上述任务,我也对此感兴趣.