一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.t

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

我们可以对坐标轴进行设置,设置坐标轴的范围,设置坐标轴上的文字描述等. 基本用法 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 设置x轴的取值范围为:-1到2 plt.xlim(-1, 2)

本次会讲解如何修改坐标轴的位置. 要修改轴,就要先得到当前轴:plt.gca(),这个函数名挺怪的,其实是如下英文字母的首字母:get current axis,也就是得到当前的坐标轴. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二

本节主要讲述如何对坐标轴的刻度字体大小以及背景色进行修改. 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 0.1 * x plt.plot(x, y1, linewidth=1) plt.ylim(-2, 2) ax = plt.gca() # 隐藏掉右边和上

用matplotlib.pyplot的subplots命令可以很方便的画对称的子图,但是如果要画非对称的子图(如下)就需要用GridSpec命令来控制子图的位置和大小: 而上图的结构可以用一下两种方式画: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec fig = plt.figure(1) gs = GridSpec(3, 3) ax1 = plt.subplot(gs[0, :]) ax2 =

matplotlib 画图时如果图像太大就会挡住了坐标轴,刻度就看不到了.可以利用zorder设置level,level越小越先绘制. 例子: 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(-3,3,50) 5 y = 0.5*x 6 plt.plot(x,y,lw=10,zorder=1) 7 8 #将坐标原点放在中心位置 9 ax = plt.gca() 10 #右边上边的边界透明 11

能够正确调整大小的窗体可以提高您的用户界面的易用性. 此演练演示了如何创建当用户调整窗体大小时按比例调整的布局. 您将使用 TableLayoutPanel 控件实现一个接收联系人信息的数据输入窗体. 本演练涉及以下任务: 创建项目 创建布局面板 设置布局网格 创建“姓名”字段 创建“地址”字段 创建“电话号码”字段 创建“备注”字段 完成这些操作后,窗体应如下所示: 若要复制此主题中的完整代码列表,请参见如何:创建用于数据输入的大小可调的 Windows 窗体. 注意 显示的对话框和菜单命令可

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

参考链接:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/9149762.html 更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html Matplotlib是一个2D绘图库,在绘图及显示效果方面更加出色,它和大名鼎鼎的matlab并不是一个软件,可以认为前者是后者迁移到Python上的图形库 使用: 安装matplotlib pip install matplotlib 我们先从简到繁,先绘制一组正弦和余弦图像,然后再逐步

翻译总结自:matplotlib.pyplot - Matplotlib 3.4.3 documentation 函数 说明 acorr x的自相关性图 angle_spectrum 角度谱 annotate 在指定位置处添加文本标注 arrow 画一个箭头 autoscale 坐标轴范围调整(自适应) axes 加一个子图(跟subplot差不多) axhline 在指定位置增加一个水平线 axhspan 在指定位置增加一个水平矩形区域 axis 返回关于坐标轴的一些信息(xmin,xmax,

在利用Python做数据分析时,探索数据以及结果展现上图表的应用是不可或缺的. 在Python中通常情况下都是用matplotlib模块进行图表制作. 先理下,matplotlib的结构原理: matplotlib API包含有三层: 1.backend_bases.FigureCanvas : 图表的绘制领域 2.backend_bases.Renderer : 知道如何在FigureCanvas上如何绘图 3.artist.Artist : 知道如何使用Renderer在FigureCanv

一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes实际绘图的区域 坐标系标题 title实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel实际绘图的区域 导入模块 import seaborn as sb import numpy as np import pandas as

  在一幅图表中,文本.坐标轴和图像的是信息传递的核心,对着三者的设置是作图这最为关心的内容,在上一篇博客中虽然列举了一些设置方法,但没有进行深入介绍,本文以围绕如何对文本和坐标轴进行设置展开(对图像的设置在后续介绍到各种图绘制时介绍). 这里所说的文本是指在使用matplotlib作图过程中通过代码的方式往图中添加的各种文字,包括figure标题.axes标题.坐标轴标签.坐标轴刻度标签.注释.普通文本等.轴设置指的是对与坐标轴相关的的元素的设置,例如显示范围.刻度.刻度标签等. In [1]

1.numpy--基础,以矩阵为基础的数学计算模块,纯数学 存储和处理大型矩阵. 这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础. 快速学习入口 https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 2.pandas--数据分析 基于NumPy 的一种工具,为了解决数据分析任务而创建的. Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 最具有统计意味的工具包,某些方面优于R软件. 数据结构有一维的

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

Origin画图的优势很多,其图形美观易于操作.对我而言,Origin最大的优点就是与Word兼容,在Origin操作界面空白处直接使用右键CopyPage命令,然后在Word中使用粘贴命令即可插入图片.插入的图片双击后可打开,并且修改Workbook中的数据后Origin和Word的中的图形可立即改变. 版本:OriginPro2016,Word2013​(Word2016不能) 问题:使用CopyPage命令插入图片在Word中调整​比例为100%后,与Origin中设置的大小(如图1)不一

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化. 2 基础可视化 geopandas使用matp

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

参考:http://www.cnblogs.com/djcsch2001/tag/MATLAB/  matlab部分写的不错! 7.2  三维图形 7.2.1  三维曲线.面填色命令 命令1  comet3 功能  三维空间中的彗星图.彗星图为一个三维的动画图像,彗星头(一个小圆圈)沿着数据指定的轨道前进,彗星体为跟在彗星头后面的一段痕迹,彗星轨道为整个函数所画的实曲线.注意一点的是,该彗星轨迹的显示模式EraseMode为none,所以用户不能打印出彗星轨迹(只能得到一个小圆圈),且若用户调整