之前论文中作图遇到的,其实也很简单. 关键的代码如下: ax.set_xlabel('Temperature ($^\circ$C)') 完整的样例代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt x = range(10,60,1) y = range(-100, 0, 2) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x,y) ax.set_xlabel('

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

首先要绘制一个半透明的矩形,用到的方法当然是FillRectangle().这个函数在调用的时候除了要指明要绘制的矩形外,还要指明填充矩形的背景色.具体的方法就是在绘制矩形的时候传给它一个画刷Brush,对这个画刷指定颜色.带有透明度的颜色就是Color.FromArgb(int32,int32,int32,int32). 具体代码: private void Form1_Paint(object sender, PaintEventArgs e) {     //获取画布的绘制指针     G

上个样例讲到驱动LED数码管,採用一种最直接的方案,对每一个LED进行高低电平的控制,这种长处是每一个LED都是受控可检的,避免了因为短路造成的假象,但对于数字变化来说,写起来就很冗余,因此这次尝试用数组的方法实现. //设置阴极接口 int d1 = 1; int d2 = 2; int d3 = 3; int d4 = 4; int d5 = 5; int d6 = 6; int d7 = 7; //设置阳极接口 int a = 8; int b = 9; int c = 10; int d

样品谈到最后一个驱动程序LED数码管,采用了最简单的解决方案之一,对于每一个LED高低电平控制,这样的好处是每个LED控制可检.避免短路造成的错觉,因为,但是对于数字的变化是,它是多余的写,因此,这种试图通过一组方法,来实现. //设置阴极接口 int d1 = 1; int d2 = 2; int d3 = 3; int d4 = 4; int d5 = 5; int d6 = 6; int d7 = 7; //设置阳极接口 int a = 8; int b = 9; int c = 10;

软件 keil5 实现 1.使用stm32f407中的DS18B20传感器采集空气温度 2.使用stm32f407中的DHT11传感器采集空气的温度和湿度 3.显示到stm32f407的LCD液晶显示器上 4.当温度超过30℃时,led灯 和 电磁继电器控制的灯闪烁,蜂鸣器持续响 5.当温度低于30℃时,一切恢复 效果 源码 main.c #include "led.h" #include "button.h" #include "buzzer.h&quo

    本文详细阐述JY公司冷热量表(记热量)传输协议.并以此说明CJ/T-188协议在厂家详细应用时,并不一致. 本文及兴许文章将对这些不同点予以总结(文中所述协议与日志"CJ/T-188 冷热量表协议解析1"http://user.qzone.qq.com/2756567163/blog/1437462157的不同之处,将用红色予以标识).下面数据未经特殊说明.均指十六进制.     数据发送:         FE FE FE FE 68 20 32 41 31 40 00 00

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

matplotlib 是Python最著名的绘图库,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. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.

前言:matplotlib是一个python的第三方库,里面的pyplot可以用来作图.下面来学习一下如何使用它的资源. 一.使用前 首先在python中使用任何第三方库时,都必须先将其引入.即: import matplotlib.pyplot as plt 或者: from matplotlib.pyplot import * 二.用法 1.建立空白图 fig = plt.figure() 得到如下图的效果: 图片上方-–(这里由于图是空白的所以看不见内容)----------– 图片下方-

利用GIS的数据批量生成XY的图形图像文件,可以直接使用Python.一般大家都是用matplotlib,中文设置的问题参看了许多内容,结论是对错不一,让我折腾了三天,现总结如下: 1.软件的版本.安装测试的为numpy-1.6.1和matplotlib-1.1.0,WindowsXP系统.我原来系统安装的numpy-1.6和matplotlib-1.1.0有冲突. 2.修改matplotlibrc文件.ArcGIS10下安装后,该文件在C:\Python26\ArcGIS10.0\Lib\si

http://blog.csdn.net/jkhere/article/details/9324823 都打一遍 5 matplotlib-绘制精美的图表 matplotlib 是python最著名的绘图库,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. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都

本文为学习笔记----总结!大部分为demo.一部分为学习中遇到的问题总结.包含怎么设置标签为中文等.matlab博大精深.须要用的时候再继续吧. Pyplot tutorial Demo地址为:点击打开链接  一个简单的样例: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 4, 9, 16]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 执行结果为: 我仅仅指定了一组li

matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API,方便用户快速绘制2D图表.让我们先来看一个简单的例子: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) y = np.sin(x) z = np.cos(x**2) plt.figure(figsize=(8,4)) plt.plot(x,y,label="$si

如果你想要在Linxu中获得一个高效.自动化.高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库.Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布.大量的文档和例子.集成了Python和Numpy科学计算包.以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因.这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子. 特性 支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line

Matplotlib绘图和可视化 简介 我的前面两篇文章介绍了 Nimpy ,Pandas .今天来介绍一下Matplotlib. 简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库.它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形.Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作. 你可以在他们的网站上了解到更多 Matplotlib 背后的设计思想,但是我强烈建议你先浏览一下他们的图库,体会一下这个库的各种神奇功能. 画一个简

matplotlib绘图总结   本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') 创

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar