CubeSource对象是长方体数据源对象.本次在安装成功TVTK库的基础上显示一个长方体对象.通过以下代码,我们设置一个长宽高分别为1.0,2.0,3.0的长方体数据源并通过管线显示出来. from tvtk.api import tvtk#导入tvtk库 s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3.0) #创建长方体数据源并设置长宽高 m = tvtk.PolyDataMapper(input_connection=s.o…

本周学习了初步的TVTK库的安装及使用方法,第一次通过tvtk.CubeSource方法建立了一个长方体对象.对TVTK的接触有了新的体会. 首先,在网上下载了以下五个库并按顺序通过pip指令在cmd里依次安装 VTK-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl numpy-1.12.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl traits-4.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl mayavi-4.5.0+vtk71-cp36-cp36m…

一:用IVTK根据观察管线 (一)引入该工具 from tvtk.tools import ivtk 可能需要安装pygments pip3 install pygments (二)使用ivtk显示立方体 from tvtk.api import tvtk from tvtk.tools import ivtk from pyface.api import GUI #可视化管线部分 s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3.…

一:TVTK的管线 使用管线技术将TVTK中各个对象穿连起来,几乎所有渲染引擎都会提到管线技术 在TVTK中,每个对象只需要实现相对简单的任务,整个管线则能根据用户的需求,实现复杂的数据可视化处理. 在TVTK中,管线分为两部分:可视化管线,图像管线 通常:我们需要可视化的数据,本身并不是图形数据,如:零件内部各部分温度,流体在某处的速度等,所以在可视化之前,我们需要可视化管线将数据加工为图形数据 可视化管线输出的图形数据往往是三维空间数据,如何在二维屏幕上显示,这就是图形管线的功能了 (一)可…

推文:http://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 推文:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 资源下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 获取内容 TVTK库如何创建一个三维数据源,加载数据源,并对其三维可视化的过程,以及TVTK库管线. 实现3个实例:矢量数据的三维可视化,标量数据的三维可视化,空间数据轮廓…

Matplotlib是一个优秀的可视化库,它提供了丰富的接口,让Python的可视化落地显得非常容易上手.本系列是本人学习python可视化的学习笔记,主要用于监督自己的学习进度,同时也希望和相关的博友们进行交流. 由于本人是一名在职的数据分析师而并非开发人员,学习Python可视化主要是为了解决日常工作过程中遇到的数据自动可视化的问题.因此,学习计划打算是从基础入手(高手勿喷),使用的书籍为<python可视编程实践>这本书.整个学习计划是先按照这本书过一遍基础,然后根据实际使用过程中遇到的…

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp…

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Python Visualization To…

在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下绘制子图的步骤: 1.确定绘制的图形形状(如折线图/条状图/柱状图/饼图/散点图等) 2.填充x/y轴的数据 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图…

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?…

英文出处:Chris Moffitt. Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Pyt…

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋势线. 它带有数据集.颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样.Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可…

python可视化pyecharts 简单介绍 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图.echartsjs首页:https://www.echartsjs.com/index.htmlpyecharts首页:http://pyecharts.herokuapp.com/pyecharts 开发文档:…

二叉树是一个重要的数据结构, 本文基于"二叉查找树"的python可视化 pybst 包, 做了一些改造, 可以支持更一般的"二叉树"可视化. 关于二叉树和二叉查找树的概念以及常用操作和算法基础, 可以看后面的参考文章. ===================================二叉查找树可视化包 pybst ===================================pypi 有一个"二叉查找树"的可视化的package,…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/FNpNJSMK5Vs8pwi0PbbBzw 说明:图片无法直接复制,请查看原文 导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋…

转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种…

常用的python可视化工具包是matplotlib,seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装.入坑python可视化,对有些人来说如同望山跑死马,心气上早输了一节.其实学习一门新知识,首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识,剩下的就让它在实践中拓展吧. 视图分类 可视化视图的分类常常从两个维度:变量个数和变量之间的关系.按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析.变量之间的关系常有下面四种: 比较关系,如:折线图. 联系,如:散点图. 构图,如:饼图. 分布,如:直方图. 知道…

一:创建一个基本的三维对象 (一)长方体操作 traits:就是TVTK对象的属性 (1)对象属性操作 >>> from tvtk.api import tvtk >>> s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3.0) >>> print(s) >>> s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3…

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋势线. 它带有数据集.颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样.Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可…

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容…

Python可视化界面编程入门具体实现代码如所示: (1)普通可视化界面编程代码入门: import sysfrom PyQt5.QtWidgets import QWidget,QApplication #导入两个类来进行程序界面编程 if __name__=="__main__": #创建一个Application的类 app=QApplication(sys.argv) #创建一个窗口 w=QWidget() #设置窗口的尺寸大小 w.resize(400,200) # 移动窗口…

一:数据集 三维可视化的第一步是选用合适的数据结构来表示数据,TVTK提供了多种表示不同种类数据的数据集 (一)数据集--ImageData >>> from tvtk.api import tvtk >>> img = tvtk.ImageData(spacing=(,,),origin=(,,),dimensions=(,,)) >>> img.get_point() (1.0, 2.0, 3.0) >>> ): #只是输出了6个…

一:数据加载 大多数可视化应用的数据并非是在TVTK库中构建的,很多都是通过接口读取外部数据文件 (一)使用vtkSTLReader来读取外部文件 .stl 文件是在计算机图形应用系统中,用于表示三角形网格的一种文件格式.格式简单,应用广泛 def ivtk_scene(actors): from tvtk.tools import ivtk # 创建一个带有Crust(Python Shell)的窗口 win = ivtk.IVTKWithCrustAndBrowser() win.open(…

matplotlib在python中一般会与numpy同时出现,解决一些科学计算和数据的可视化问题. matplotlib其实就是matlib在python中的实现,因此不会有太大的难度,而由于python自身在处理大数据方面的优势,使python和hadoop.hive甚至spark都有很好的结合,那么Python中的 可视化会更加的重要. 1.python实现一个正弦函数 plt.title(u'sin函数图',fontproperties=font)  #设置标题 plt.xlabel(u…

一:TVTK库可视化实例 Plot3D文件知识:PLOT3D 数据格式 PLOT3D文件分为网格文件(XYZ 文件), 空气动力学结果文件 (Q 文件)和通用结果文件(函数文件 + 函数名称文件).网格文件中可加入所谓的IBlank参数. (一)标量数据可视化(等值面) generate_values()创建等值面 from tvtk.api import tvtk from Tvtkfunc import ivtk_scene,event_loop def read_data(): #导入数据…

对于Python数据可视化库,matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,pyga,folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一些功能. 目录 matplotlib 基本函数 中文乱码 plot:线性图 bar:柱状图 barh:水平柱状图 pie:饼图 scatter:散点图 hist:直方图 stackplot:面积图 subplot:子图布局 Grid…

当年的PHP号称是最好的编程语言,今天的Python就是最简单的编程语言,一个小小的程序,寥寥几行代码,带你体验一下编程的乐趣. 最简单的编程语言 今天要介绍的小工具是Python环境安装好之后,自带的一个库,我们可以管它叫做海龟画图,使用海龟库很容易积累起新手对编程的信心,原因是它是一个能够展示出来一个可视化页面的库,我们写的代码可以直观的看到效果,它不像一般的编程学习路线那样,一直敲代码,只能跟控制台进行交流,很抽象的理解这个过程,它很友好,很直白的展示出你跟计算机的交流结果. 如果正在阅读…

前言 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库.Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,可以生成一些非常酷炫的图表. Pyecharts在1.x版本之后迎来重大更新,与老版本(0.5X)已是两个完全不同的版本,所以很多小伙伴在使用Pyecharts出现了类似'pyecharts' has no attribute 'xxx'的报错,那是因为你安装了1.x的版本却使用了0.5x的调用方法. 当然如果你更习惯使用0.5X版本的可以通过如下语句来进行安装:…

github搜索pyecharts https://github.com/pyecharts/pyecharts echarts : https://www.echartsjs.com/zh/index.html Echarts 是一个由百度开源的数据可视化javascript库,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可.而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理.当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts诞生了.简单地说,pyecharts就是百度开源的…

可视化界面程序,本来不想写,只在console台运行就好,但是后来很多小伙伴都有这样的需求: 需要从redis中删除某个key的value,然后需要跟key去查,有些小伙伴不会用redis,就产生如下的产物. 可以看出main后面的tk对象,Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库.Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序.Python3.x 版本使用的库名为 tkinter,即首写字母 T 为小写.其他的没啥特别的嘱咐,导入模块后,创建控件,指定控件的m…