在plt.show()之前执行plt.savefig()函数即可. 简单例子: import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,5,15,10,20] plt.plot(x,y,'ro-',color='blue') plt.savefig('testblueline.jpg') plt.show()

首先都得导模块. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame 一.绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2) y = x**2 plt.plot(x,y) 3,正弦图 x = np.ara

在linux服务器端执行python脚本,有时候需要画图,但是linux没有GUI界面,因此需要在导入matplotlib.pyplot库之前先执行 import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') 再执行 import matplotlib.pyplot as plt 需要保存图片到指定的目录 plt.savefig("/home/yourname/test.jpg") 直接执行 import matplotlib.pyplot as plt 会报错:

apt-get install python-matplotlib 转载自: http://www.cnblogs.com/qianlifeng/archive/2012/02/13/2350086.html Basic: import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.bar(left= 1, height= 1) pyplot.show() 参数解释: left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1,那么柱形的左边缘的x值就是1了 height:这是柱形的高

**n, bins, patches = plt.hist(datasets, bins, normed=False, facecolor=None, alpha=None)** ## 函数说明 用于绘制多个数据集datasets的直方图 --- 主要形参: 1. datasets: 数据集列表, datasets中各个数据集的长度可以不等, 也可以传入numpy中的 2-D ndarray 2. bins: 直方图中箱子(bin)的个数 3. facecolor: 箱子的颜色 4. alpha

话不多说,上代码 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # windows下配置 font 为中文字体,自己去该路径找到自己电脑自带的字体 # font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14) # mac下配置 font 为中

在绘图的时候import matplotlib.pyplot as plt报错:ImportError: No module named '_tkinter', please install the python-tk package 报错原因:没有安装Tkinter 解决方法:sudo apt-get install python-tk  切记,不要用pip解决,pip不能解决问题

使用numpy与matplotlib.pyplot画图 1. 折线图 1 # -*- enccoding:utf-8 -*- 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' #用来正常显示中文 5 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文 6 plt.rcParams['axes.uni

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

import torch import torch.utils.data as Data import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data

导入包 import matplotlib.pyplot as plt 柱状图 最简柱状图 # 显示高度 def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.- 0.2, 1.03*height, '%s' % int(height)) name_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G',

1.介绍 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形.通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图, 直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. 2.Matplotlib基础知识 2.1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 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 表示特定坐标轴的值 绘图区域 实际绘图的区域 2.2.

收集的一些觉得非常有用的绘图的资料: Python--matplotlib绘图可视化知识点整理 matplotlib.pyplot matplotlib gallery

转载自博客:https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/68130199 matplotlib.pyplot.scatter 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #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(,) y = x fig = plt

plt的Rectangle参数: 第一个参数是坐标(x,y),即矩形的画图的起点坐标,这个起点坐标不是一味地从左下角开始画,而是对应整个图中坐标原点,即(0,0). 第二个参数是矩形宽度 第三个坐标是矩形高度 注意:在fast rcnn代码中,roi框是在图像中画出来的,而图像的原点在左上角,但坐标轴的原点在左下角,所以即使Rectangle中参数一模一样,但在图像和坐标轴中画出来的不一样. plt.axis('off')表示不显示坐标轴 第一种代码: import matplotlib.pyp

matplotlib.pyplot 是采用 python 语言和使用数值数学库 numpy 数组数据的绘图库．其主要目标是用于数据的可视化显示． 输出图形组成 matplotlib.pyplot 模块中,其绘制的输出图形 (Figure) 的各组成部分,如下图所示 其中 Figure 是整个输出图形,记录了所有子 Axes 对象,一些特殊的 artists (如标题,图例等) 和画布 (canvas)．画布 (canvas) 对用户是不可见的． Axes 是含有数据空间的图像区域．一个 figu

在Python中导入matplotlib.pyplot时出现如下错误: 在Windows操作系统下解决办法为: 打开命令提示符(按快捷键Win+r ,输入“cmd",回车),输入以下指令即可安装matplotlib模块: python -m pip install matplotlib Python中其他模块在Windows下安装指令与此类似.

数据格式如下: 8_15/l_eye/2732.png -20.5773 -5.17769 -3.34583 21.5859 9_13_1/l_eye/1211.png -10.1145 34.9928 -38.2122 -26.3371 8_20/l_eye/5966.png -44.0264 50.2898 63.5838 -49.1353 8_13/l_eye/8780.png -16.9358 50.4528 -44.2617 -57.1462 9_16_2/l_eye/5370.png

1.条形图 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') # 使用ggplot样式来模拟ggplot2风格的图形,ggplot2是一个常用的R语言绘图包 customers = ['ABC','DEF','GHI','JKL','MNO'] customers_index = range(len(customers)) sale_amounts = [127,90,201,111,232] fig = plt.figure() #

matplotlib是python中很强大的绘图工具,在机器学习中经常用到 首先是导入 import matplotlib.pyplot as plt plt中有很多方法,记录下常用的方法 plt.plot()该方法用来画图,第一个参数是y值,第二个参数是x值,第三个参数是由两个值构成的字符串,第一个值是颜色,第二个值是线的类型 颜色的可选值有 ‘b’ blue ‘g’ green ‘r’ red ‘c’ cyan ‘m’ magenta ‘y’ yellow ‘k’ black ‘w’ whi