『Numpy学习指南』Matplotlib绘图

数据生成: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt func = np.poly1d(np.array([,,,])) func1 = func.deriv(m=) # 求一阶导数 func2 = func.deriv(m=) # 求二阶导数 x = np.linspace(-,,) y = func(x) y1 = func1(x) y2 = func2(x) '''正常绘图''' plt.plot(x,y,'ro',x,y1,'g…

『Numpy学习指南』排序&索引&抽取函数介绍

排序: numpy.lexsort(): numpy.lexsort()是个排字典序函数,因为很有意思,感觉也蛮有用的,所以单独列出来讲一下: 强调一点,本函数只接受一个参数! import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array([50,40,30,20,10]) c = np.lexsort((a,b)) print(list(zip(a[c],b[c]))) [(5, 10), (4, 20), (3, 30), (2, 40)…

NumPy学习指南（第2版）

第一章 NumPy快速入门首先,我们将介绍如何在不同的操作系统中安装NumPy和相关软件,并给出使用NumPy的简单示例代码. 然后,我们将简单介绍IPython(一种交互式shell工具). 如前言所述,SciPy和NumPy有着密切的联系,因此你将多次看到SciPy的身影. 在本章的末尾,我们将告诉你如何利用在线资源,以便你在受困于某个问题或不确定最佳的解题方法时,可以在线获取帮助. 本章涵盖以下内容: 1.在Windows.Linux和Macintosh操作系统上安装Python,S…

吴裕雄--天生自然Python Matplotlib库学习笔记：matplotlib绘图（2）

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975) plt.subplot(2,1,1) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(2,3,4) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subp…

吴裕雄--天生自然Python Matplotlib库学习笔记：matplotlib绘图（1）

Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式. from pylab import * size = 128,16 dpi = 72.0 figsize= size[0]/float(dpi),size[1]/float(dpi) fig = figure(figsize=figsize, dpi=dpi) fig.patch.set_alpha(0) axes([0,0,1,1], frameon=Fal…

【NumPy学习指南】day5 改变数组的维度

我们已经学习了怎样使用reshape函数,现在来学习一下怎样将数组展平. (1) ravel 我们可以用ravel函数完成展平的操作: In: b Out: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,10,11]], [[12,13,14,15], [16,17,18,19], [20,21,22,23]]]) In: b.ravel() Out: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,…

【NumPy学习指南】day4 多维数组的切片和索引

ndarray支持在多维数组上的切片操作.为了方便起见,我们可以用一个省略号(...)来表示遍历剩下的维度. (1) 举例来说,我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度,使之变成一个三维数组: b=np.arange(24).reshape(2,3,4) b.shape (2L, 3L, 4L) b array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], […

NumPy学习笔记一

NumPy学习笔记一 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记一主要记录NumPy&SciPy及相关软件的环境准备部分. NumPy的官方网站…

matplotlib绘图基本用法-转自（http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016）

本文转载自http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Matplotlib简单入门学习 - CSDN博客我只是一个单纯的2的博客 learning 目录…

Matplotlib 绘图秘籍·翻译完成

原文:Matplotlib Plotting Cookbook 协议:CC BY-NC-SA 4.0 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远. 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源目录 Matplotlib 绘图秘籍零.前言一.第一步二.自定义颜色和样式三.处理标注四.处理图形五.文件输出六.处理地图七.处理 3D 图形八.用户界面贡献指南本项目需要校对,欢迎大家提交 Pull Reques…

NumPy学习笔记三股票价格

NumPy学习笔记三股票价格 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记三主要操作股票价格数据. 股票价格数据通常包括开盘价.最高价.最低价和收盘价.…

NumPy学习笔记二

NumPy学习笔记二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记二主要记录数据获取,沪深证券市场的A股股票数据. 获取的股票数据周期包括5分钟.15分钟…

『Python』matplotlib共享绘图区域坐标轴

1. 共享单一绘图区域的坐标轴有时候,我们想将多张图形放在同一个绘图区域,不想在每个绘图区域只绘制一幅图形.这时候,就可以借助共享坐标轴的方法实现在一个绘图区域绘制多幅图形的目的. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.use('Qt5Agg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.…

【阿里云产品公测】以开发者角度看ACE服务『ACE应用构建指南』

作者:阿里云用户mr_wid ,z)NKt# @I6A9do 如果感觉该评测对您有所帮助, 欢迎投票给本文: UO<claV RsfTUb)< 投票标题: 28.[阿里云产品公测]以开发者角度看ACE服务『ACE应用构建指南』:作者:mr_wid 5yi q# G5J ZB7C 投票地址: http://bbs.aliyun.com/read/178799.html?spm=5176.7189909.0.0.b88gbW $ow`)?sh Jjh!/pWZ4 …

python实战学习之matplotlib绘图续

学习完matplotlib绘图可以设置的属性,还需要学习一下除了折线图以外其他类型的图如直方图,条形图,散点图等,matplotlib还支持更多的图,具体细节可以参考官方文档:https://matplotlib.org/gallery/index.html 折线图折线图主要是以折线的上升或者下降表示数据的增减 plt.plot() 调用多次可以在同一张图上绘制多条折线 x = range(11,31,1) a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,…

利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程

简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单.具体介绍见matplot官网. Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生,而且据说自从他出现了以后,NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了,可…

『Numpy』内存分析_高级切片和内存数据解析

在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的copy,可以节约内存空间,我们可以将view看做对内存的展示方式. 如: import numpy as np x = np.arange(10, dtype=np.int) print('An integer array:', x) print ('An float array:', x.view(…

『NiFi 学习之路』简介

『NiFi 学习之路』简介『NiFi 学习之路』入门 -- 下载.安装与简单使用『NiFi 学习之路』资源 -- 资料汇总『NiFi 学习之路』把握 -- 架构及主要组件『NiFi 学习之路』使用 -- 主要组件的使用『NiFi 学习之路』自定义 -- 组件的自定义及使用『NiFi 学习之路』感悟 -- 我对 NiFi 的理解 NiFi 这个东西到底有哪些应用场景?这些功能特性是如何在使用过程中发挥作用的?这些功能特性的底层实现是如何一.概述 2017 年的 2 月初到写就这篇文章…

『NiFi 学习之路』自定义 —— 组件的自定义及使用

一.概述许多业务仅仅使用官方提供的组件不能够满足性能上的需求,往往要通过高度可定制的组件来完成特定的业务需求. 而 NiFi 提供了自定义组件的这种方式. 二.自定义 Processor 占坑待续三.Debug Processor 目前似乎没有较好的方式,有一个邮件列表就此话题进行了探讨. Getting started developing/debugging Nifi processors [hortonworks]Is there a way to debug a custom NiF…

『NiFi 学习之路』使用 —— 主要组件的使用

一.概述大部分 NiFi 使用者都是通过 NiFi 的 Processor 来实现自己的业务的.因此,我也主要就 NiFi 官方提供的 Porcessor 进行介绍. 二.Processor 如果你没有修改 Processor 的存放目录的话,Processor 被存放在 [nifi_install_location]/libs 目录下,NiFi 被启动时,都会将该目录下的组件加载到系统中,供用户使用. 这里我主要对我使用的一些 Processor 进行介绍. http://nifi.apac…

『NiFi 学习之路』把握 —— 架构及主要部件

一.概述通过前面几篇文章的学习,相信你对 NiFi 有了一个基础性的了解. 数据处理和分发系统是什么概念? NiFi 系统中数据的传递方式是怎样的? NiFi 的重要 Processor 有哪些? Processor 间是以何种方式进行协作的? 上述问题对于阅读并练习了前几章内容的你来说,应该都不难理解. 那么对于更加深层次的问题诸如:各个 Processor 是如何运行的?ExecuteScript 是如何对脚本初始化的?整个系统是如何实现对数据进行存储.分发和处理的?应该更能勾起你的兴趣…

『NiFi 学习之路』资源 —— 资料汇总

一.概述由于 NiFi 是一个比较新的开源项目,国内的相关资料少之又少. 加之,大家都知道,国内的那么些个教程,原创都只是停留在初级使用阶段,没有更多深入的介绍. 再者,其余的文章不是东抄抄就是西抄抄,有的是翻译国外的资料,蹩脚得很,还不如直接看英文原文呢. 二.资源列表 2.1 官方文档官网:nifi.apache.org 官网文档:nifi.apache.org/docs 2.2 国外博客 Matt Burgess: 此人出了一系列的 NiFi ExecuteScript 的文章 --…

『NiFi 学习之路』入门 —— 下载、安装与简单使用

一.概述 "光说不练假把式." 官网上的介绍多少让人迷迷糊糊的,各种高大上的词语仿佛让 NiFi 离我们越来越远. 实践是最好的老师.那就让我们试用一下 NiFi 吧! 二.安装由于我的整个学习和使用过程都是在 Linux 下完成,所以,整个教程也是面向 Linux 用户的. 其他系统下的使用方法类似,如有其他系统的用户,那么还请有选择性的进行参考本教程. NiFi 是免安装地,仅需从官网下载压缩包,然后解压,旋即完成了整个安装过程. 官网下载压缩包:nifi.apache.org/…

吴裕雄--天生自然python学习笔记：Matplotlib 基本绘图

使用 Matplotlib 组件绘图时,经常要与 Numpy 组件搭配使用 . 使用 Matplotlib 绘图首先要导入 Matplotlib 组件 , 由于大部分绘图功能是在 matplotlib . pyplot 中 ,所以通常会在导入 matplotlib . pyplot 时设置一个简短的别名 , 以方便输入. 例如,我们可把别名取为 pit: Matplotlib 给图的主要功能是给制 x . y 坐标图 .绘图时,我们需要把 x . y 坐标保存在列表变量中并传给 Matp…

『Python』matplotlib划分画布的主要函数

1. subplot() 绘制网格区域中几何形状相同的子区布局函数签名有两种: subplot(numRows, numCols, plotNum) subplot(CRN) 都是整数,意思是将画布划分为C行R列个子区,此时定位到第N个子区上,子区编号按照行优先排序. 下面就是最喜爱的举例环节 [Example 1] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.use('Qt5A…

Python matplotlib绘图学习笔记

测试环境: Jupyter QtConsole 4.2.1Python 3.6.1 1. 基本画线: 以下得出红蓝绿三色的点 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # evenly sampled time at 200ms intervalst = np.arange(0., 5., 0.2) # red dashes, blue squares and green trianglesplt.plot(t, t, 'r--', t…

python实战学习之matplotlib绘图

matplotlib 是最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表可以将数据可视化,能够更直观的呈现数据 matplotlib绘图基本要点首先实现一个简单的绘图 # 导入pyplot from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,13) y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] # 传入x和y,通过plot绘制折现 plt.plot(x,y) # 展示绘图 plt.show() 更多属…

『Python』matplotlib实现GUI效果

1. 类RadioButtons的使用方法类似单选框 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib.widgets import RadioButtons mpl.use("Qt5Agg") x = np.linspace(0.0, 2.0, 1000) y1 = 1.5 * np.cos(2 * np.pi * x) y2 = 1.0 * np.…

『Python』matplotlib实现动画效果

一般而言,在绘制复杂动画时,主要借助模块animation来完成 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib.animation import FuncAnimation # mpl.use("Qt5Agg") mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif…

『Python』matplotlib坐标轴应用

1. 设置坐标轴的位置和展示形式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.use('Qt5Agg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号…

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