http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40005163 Matplotlib.pyplot画图实例 {使用pyplot模块} matplotlib绘制直线.条形/矩形区域 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t , , .01) s = np.sin(2 * np.pi * t) plt.plot(t,s) # draw a thick red hline at y=0 th…

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…

[it-ebooks]电子书列表   [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http:…

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks…

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部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告…

In this step-by-step Keras tutorial, you’ll learn how to build a convolutional neural network in Python! In fact, we’ll be training a classifier for handwritten digits that boasts over 99% accuracy on the famous MNIST dataset. Before we begin, we sho…

这是CS100.1x第一个提交的作业,是给我们测试用的.相关ipynb文件见我github.本来没什么好说的.我在这里简单讲一下,后面会更详细的讲解.主要分成5个部分. Part 1: Test Spark functionality Parallelize, filter, and reduce # Check that Spark is working largeRange = sc.parallelize(xrange(100000)) reduceTest = largeRange.re…

Scipy入门 转:http://notes.yeshiwei.com/scipy/getting_started.html 本章节主要内容来自 Getting Started .翻译的其中一部分,并加入了一些我的心得体会. 3.2.1. 什么是scipy,numpy,matplotlib Python: 是一种广泛意义上的编程语言.它非常适合做交互式的工作,并且足够强大可做大型应用. Numpy: 是python的一个扩展,它定义了数组和矩阵,以及作用在它们上面的基本操作. Scipy: 是另…

# 六.numpy的常用函数 1. 读取文件 逻辑上可被解释为二维数组的文本文件: 数据项1<分隔符>数据项2<分隔符>...<分隔符>数据项n numpy.loadtxt( 文件路径, delimiter=分隔符(缺省一个空格), usecols=列序列(缺省所有列), unpack=是否展开列(缺省False), # 返回一个二维数组(False)或多个一维数组(True) dtype=元素类型(缺省float), converters=转换器字典(缺省不做转换))…