matplotlib实现三维柱状图 import cv2 img = cv2.imread("1.png", 0) #特征点在图片中的坐标位置 m = 448 n = 392 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # This import registers the 3D projection, but is otherwise unused. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3…

matplotlib 作为机器学习三大剑客之一   ,比热按时无比强大的 matplotlib是绘图库,所以呢我就分享一下简单的绘图方式 #柱状图 #导报 柱状图 import matplotlib.pyplot as plt #设置数据 salary = [9000,10000,5000] group = ['beijing','shanghai','guangzhou'] #填充数据 plt.bar(group,salary) #设置标题 plt.title('salary/group')…

柱状图: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\python\\analyse\\数据团\\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\\数据资料\\地市级党委书记数据库(2000-10).csv', encoding='gbk') # 按省份分析市委书记女性比例 # 新建变量data_gender2,字段包括省份.性别 # 去除缺失值 data_gen…

原文:https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8361330.html https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8313017.html---matplotlib常用操作2 https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8312980.html---matplotlib 常用操作 https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/73395522----python3 的 ma…

plt.imshow(face_image.mean(axis=2),cmap='gray') 图片灰度处理¶   size = (m,n,3) 图片的一般形式就是这样的 rgb 0-255 jpg图片 166,255,89 0.0-1.0 png图片 0.1,0.2,0.6 灰度处理以后 rgb---->gray 166,255,89 ---> 190 0.1,0.2,0.6 -- > 0.4 size = (m,n) import scipy.misc as misc import…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): #scatter fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(3,3,1) n = 128 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) T = np.arctan2(Y,X) #plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) ax.scatter(X…

import numpy as np def main(): # print("hello") # line import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) # print(x) c, s = np.cos(x), np.sin(x) plt.figure(1) # 绘制第一个图 plt.plot(x, c, color="blue", linewi…

def drawBar(): pyplot.bar(range(5),[100,200,300,400,400]) pyplot.xticks(range(5),['A','B','C','D','E']) #设置横坐标 pyplot.xlabel(u'横坐标文字说明') pyplot.ylabel(u'纵坐标文字说明') pyplot.title(u'标题文字说明') pyplot.show() drawBar()…

def bar_chart_generator():     l = [1,2,3,4,5]     h = [20, 14, 38, 27, 9]     w = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]     b = [1,2,3,4,5]       fig = plt.figure()     ax = fig.add_subplot(111)     rects = ax.bar(l, h, w, b,                    color='#ffff00',…

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上…