概要   本篇记录绘图时填充颜色时的一些常用设置,主要用到了 imshow,fill 函数.   填充图实例   填充的效果图如下: 图 1:渐变色效果图 可根据下方给出的代码进行自定义. #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 6 10:29:22 2019 @author: zk """ import matplotlib.pyplot as

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(2 * x) plt.plot(x, y1, label = "$ y = sin(x) $") plt.plot(x, y2, label = "$ y = sin(2 * x) $") plt.legend(loc = 3) plt.sh

区域填充函数有 fill(*args, **kwargs) 和fill_between() 1  绘制填充多边形fill() 1.1 语法结构 fill(*args, **kwargs) args - sequence of x, y, [color] ax.fill(x, y) # a polygon with default color ax.fill(x, y, "b") # a blue polygon ax.fill(x, y, x2, y2) # two polygons

参考链接:https://blog.csdn.net/You_are_my_dream/article/details/53457960 fill()填充函数曲线与坐标轴之间的区域: x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(2 * x) plt.fill(x, y1, color = "g", alpha = 0.3) fill_between()填充两个函数曲线之间的部分: def wave_cur

matplotlib是python第一个数据可视化库,在数据分析,可视化领域的地位和贡献是无法磨灭的.但也正是因为有了这位老大哥的出现给后续基于matplotlib实现的绘图库实现了可能. 而对于绘图的基本操作来说,是没有什么创新性改变的,除非是提供matlab可视化的操作.所以seaborn之类的高级库所作的努力就在配色以及一些不方便的参数上. 相信很多人在jupyter notebook画图,是这样的过程, 画什么图? 散点? 柱状?function是什么?google查一下. 嗯,我还差个

该例是实现了 Tinker 嵌入 matplotlib 所绘制的蜡烛图(k 线),数据是从 csv 读入的.花一下午做的,还很粗糙,仅供参考.python 代码如下: import matplotlib import matplotlib.dates as mdates import pandas as pd from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matp

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from math import sqrt import shapefile from matplotlib import pyplot from descartes import PolygonPatch from shapely.geometry import Polygon, LineString, Point # used to import dictionary data to shapely

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-

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

最近常常使用matplotlib进行数学函数图的绘制,可是怎样使用matplotlib绘制动态图,以及绘制动态多图.直到今天才学会. 1.參考文字 首先感谢几篇文字的作者.帮我学会了怎样绘制.大家也能够參考他们的文字. http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/11731003:文字作者给出了数个演示样例的源代码.可是没有非常具体的解说.源代码面前无秘密.自己看吧. http://mytrix.me/2013/08/matplotlib-anim

[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为

当我们学习python的时候,总会用到一些常用的模块,接下来我就详细讲解下利用两种不同的方式画饼状图.首先利用[Tkinter]中的canvas画布来画饼状图: from tkinter import Tk, Canvasdef DrawPie(): #创建窗口 windows=Tk() #添加标题 windows.title("画饼图") # 设置画布样式 canvas=Canvas(windows,height=500,width=500) # 将画布打包到窗口 canvas.pa

matplotlib模板: 1:线图 plot()单线段图 2:多个线图 subplot()Multiple axes (i.e. subplots) are created with the subplot() function. 3:图像 imshow()显示图像尺寸 4:轮廓和颜色 pcolormesh()函数可以对二维数组进行着色表示,即使水平维度是不均匀间隔的 contour()函数是表示相同数据的另一种方式 5:直方图 hist()函数自动生成直方图并返回bin计数或概率. 6:路径

numpy和matplotlib的简单应用 一.numpy库 1.什么是numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). numpy是科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合. 2.numpy的安装 在Pyt

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数

  散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,

我们在创建Powerpoint文档时,系统默认的幻灯片是空白背景的,很多时候我们需要自定义幻灯片背景,以达到美观的文档效果.在下面的示例中将介绍给PowerPoint幻灯片设置背景的方法,主要包含以下三个部分: 添加纯色背景 添加渐变色背景 添加图片作为背景 所需工具 Free Spire.Presentation for .NET 版本3.3 (社区版) 示例代码(供参考) 步骤 1 :添加如下using指令 using Spire.Presentation; using Spire.Pres

Numpy库学习笔记: 1.array()   创建数组或者转化数组 例如,把列表转化为数组 >>>Np.array([1,2,3,4,5]) Array([1,2,3,4,5]) 还有,元组,range对象,arange 等转为数组 2.numpy库还有很多数组创建函数,如: Np.linspace(0,10,11)   #等差数组 Np.logspace(1,100,10)  #对数数组 3.一维数组,二维数组等,如: Np.zeros((3,3))   #全为0的33二维数组 Np

网上学习资料:https://2d.hep.com.cn/1865445/9 numpy库内容: 函数 描述 np.array([x,y,z],dtype=int) 从Python列表和元组创造数组  np.arange(x,y,i) 创建一个从x到y,步长为 i 的数组  np.linspace(x,y,n) 创建一个从x到y,等分成 n 个元素的数组  np.indices((m,n)) 创建一个 m 行 n 列的矩阵 np.random.rand(m,n) 创建一个 m 行 n 列的随机数

#e19.1DrawRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['第一周', '第二周', '第三周', '第四周', '第五周']) nAttr = data =