contour:轮廓,等高线 1.为等高线上注明等高线的含义: cs = plt.contour(x, y, z) plt.clabel(cs, inline=True, fontsize=10)#inline=True,表示高度写在等高线上 2.plt.contourf 与 plt.contour 区别: f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar: cb = pl

转自https://blog.csdn.net/yzy__zju/article/details/85008603 Matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式,因此若想动态显示图像,则需要使用交互(interactive)模式. 阻塞模式是指在程序中遇到Plt.show()程序即停止,交互模式则会继续运行下去. 在交互模式下: 1.plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show() 2.如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap %matplotlib inline # 生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # 显示图像的最大范围 plt.rcParams['image.interpolat

import torch from models.models import Model import cv2 from PIL import Image import numpy as np from matplotlib.animation import FFMpegWriter import time import matplotlib.pyplot as plt from torchvision.transforms import functional exp_name = './xxx

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6039667.html 参考网址: http://matplotlib.org/users/shell.html 使用python的matplotlib时,imshow后,提示: Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. 能够保存图像,但是不能显示图像. 实际上使用如下代码即可显示图像(加上第二句话): imp

最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用

http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib 参考网址给出了matplotlib中color可用的颜色: cnames = { 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'beige': '#F5F5DC', 'bi

matplotlib 是python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用. 首先看一下怎么基本画图的流程: import matplotlib.pyplot as plt #创建新的figure fig = plt.figure() #必须通过add_subplot()创建一个或多个绘图 ax

#plt.subplot的使用 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2]plt.subplot(2,2,1)#呈现2行3列,第一幅图plt.plot(x,y)plt.subplot(222)#呈现2行3列,第一幅图,可以注意到在subplot里面的数字,可以用逗号隔开,也可以直接写在一起 plt.barh(x,y)plt.subplot(224)#呈现2行3列,第一幅图 plt.bar(x,y)

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

legend()的一个用法: 当我们有多个 axes时,我们如何把它们的图例放在一起呢?? 我们可以这么做: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(, ) fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot(, , ) ax2 = plt.subplot(, , ) l1, = ax1.plot(x, x*x, 'r') #这里关键哦 l2, = ax2.plot(x, x*x, '

出自 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib http://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-markers-for-individual-points-on-a-line color=' coral '中,等同于c

源自  matplotlib中的legend()——用于显示图例 -- 博客园 http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6792120.html legend()的一个用法: 当我们有多个 axes时,我们如何把它们的图例放在一起呢?? 我们可以这么做: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 11) fig = plt.figure(1) ax1 = plt.subplot

matplotlib  是Python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用吧. 一.引入matplotlib函数库 如果你使用的是windows平台,大家可以直接下载对应版本的matplotlib库的exe文件安装即可. 使用下面的命令引入matplotlib的pyplot模块: import

我们首先来加载我们自己的文本文件,并统计出排名前20的字符频率 if __name__=="__main__": corpus_root='/home/zhf/word' wordlists=PlaintextCorpusReader(corpus_root,'.*') for w in wordlists.words(): print(w) fdist=FreqDist(wordlists.words()) fdist.plot(20,cumulative=True) 文本内容如下:

# 导包 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np 线性图 简单线性图 在图表的所有类型中,线性图最为简单.线性图的各个数据点由一条直线来连接. 一对对(x, y)值组成的数据点在图表中的位置取决于两条轴(x和y)的刻度范围 如果要绘制一系列的数据点,需要创建两个Numpy数组. 首先, 创建包含x值的数组, 用作x轴. 再创建包含y值得数组,用作y轴. 完成了两个数组创建,只需要调用plot()函数绘制图像即可 # 生成[0

matplotlib 中的 148 种颜色 matplotlib 中的 160 种颜色映射 1.matplotlib中的 148 种颜色 import matplotlib as plm import matplotlib.pyplot as plt colors = plm.colors.cnames.keys() fig = plt.figure('百里希文', facecolor='lightyellow', edgecolor='k') axes = fig.subplots(len(c

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(x,cmap) x表示要显示的图片变量,cmap为颜色图谱,默认为RGB(A)颜色空间,也可以指定,gray是灰度图 plt.imshow(img,'gray') 在窗口上绘制完这个图片后,如果要把窗口显示出来,就调用plt.show() 但在notebook中也可以不写这个语句,会自动显示窗口 具体用法见:https://www.cnblogs.com/denny402/p/5122594.html

解决方式1:利用matplotlib的字体管理工具font_manager---->缺点:每次必须要进行设置 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname='Desktop/simhei.ttf',size=20) # 前提是对应路径下有你想要使用的字体文件 # 1.设置画布 plt.figure(figsize=(20,

最近在研究量化分析,需要用到matplotlib中的一个库,输入from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc发现有报错,仔细勘查后发现有两个问题,一个是matplotlib模块已经剔除了,所以得额外再安装,另外雅虎的数据接口在写此文时还未恢复对前者的解决有两种方法 方法1:1. 从github上下载mpl_finance module, 其中github网址:https://github