在用python绘图的时候,经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显,因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理,本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理: 实现所需的库 numpy.scipy.matplotlib 插值法实现 nearest:最邻近插值法 zero:阶梯插值 slinear:线性插值 quadratic.cubic:2.3阶B样条曲线插值 拟合和插值的区别 插值:简单来说,插值就是根据原有数据进行填充,最后生成的曲线一定过原有点. 拟合:拟合是通过原有数据,调整曲线系数,使得曲

一.Python绘制折线图 1.1.Python绘制折线图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #plt.figure(dpi=300,figs

我用10个国家某年的GDP来绘图,数据如下: labels   = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy'] quants   = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0] 首

利用python的第三方包Pygal制作简单的折线图. 申明:本文仅供学习交流使用.源码大部分来自<python编程从入门到实践>:如有侵权,请联系我删除. 1 #!usr/bin/env python3 2 # -*-coding=utf-8 -*- 3 ''' 4 制作一个简单的交易走势图.源码大部分来自<python编程从入门到实践> 5 过程分析: 6 1,从网站下载数据并存储到本地,两种方法: 7 a,urlopen 8 b,requests 9 2,读取本地数据,利用p

eries : [ { name:'your name', symbol:'none', //这句就是去掉点的 smooth:true, //这句就是让曲线变平滑的 type:'line', stack: '总量', data:[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] }, ] --------------------- 作者:Leon_94 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/sinat_36422236/article/details/62430114 版权声

本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_36422236/article/details/62430114 series : [ { name:'your name', symbol:'none', //这句就是去掉点的 smooth:true, //这句就是让曲线变平滑的 type:'line', stack: '总量', data:[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] }, ]

1.绘制折线图,去上和右边框,显示中文 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #plt.style.use('default') #plt.close(fig) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax = plt.axes() ax.spines['top'].set_visible(False) #设置去掉上边框 ax.spines['right'].set_visible(False

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #X轴,Y轴数据 y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4] x = range(0,len(y)) plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象 plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度) plt.xlabel("Time(

前言 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库.Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,可以生成一些非常酷炫的图表. Pyecharts在1.x版本之后迎来重大更新,与老版本(0.5X)已是两个完全不同的版本,所以很多小伙伴在使用Pyecharts出现了类似'pyecharts' has no attribute 'xxx'的报错,那是因为你安装了1.x的版本却使用了0.5x的调用方法. 当然如果你更习惯使用0.5X版本的可以通过如下语句来进行安装:

原文链接:http://www.oracle.com/technetwork/cn/articles/dsl/mastering-oracle-python-1391323-zhs.html 在 Python 做事方式的核心原则中,有一个规定是要求具有到 API 的高级接口.数据库 API(在此例中为 Oracle API)就是一个例子.使用 Computronix 的 cx_Oracle Python 模块,您可以在维持与 Python 数据库 API 规范 v2.0 的兼容性的同时,控制 O

Python读书笔记:70个注意的小Notes 作者:白宁超 2018年7月9日10:58:18 摘要:在阅读python相关书籍中,对其进行简单的笔记纪要.旨在注意一些细节问题,在今后项目中灵活运用,并对部分小notes进行代码标注.(本文原创,转载注明出处:Python读书笔记:70个注意的小Notes  ) <Python读书笔记> 1 python始终记录变量最新值.2 变量应简短且具有描述性,如student_name等.3 变量名推荐小写.4 单双引号括起来的,字符串可以包含引号和

http://tieba.baidu.com/p/2460036481 很多时候我们需要的并不是直线和折线,而是平滑的曲线,比如寻路系统,某些物体的曲线运动,都需要平滑曲线来保证效果,今天试了一下,通过iTweenPath利用的贝赛尔曲线可以很好的实现平滑曲线,下面上图,上资料,上链接,老规矩,要工程的留邮箱 只有一个代码,随便附在一个物体上,通过建空物体,或者其它物体来标志曲线路径,再把这个物体拖到代码的监视面板,就可以了,代码不多也没必须完全理解贝赛尔曲线的定义,会用这个代码的函数就可以了,

1.背景 前段时间公司有个需求,需要在一个图表中展示两条折线,并且绘制出两条线的交点.为了满足需求大哥的需求,我也是着实想了有一会.下面我就把具体的实现过程给大家展示一下. 1.1.ECharts 简介 个人很喜欢Echarts这个图表库,就先给大家介绍一下,方便大家更好的了解. ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图

参考 http://www.stepday.com/topic/?877 http://blog.csdn.net/for_china2012/article/details/45167161 // 路径配置 require.config({ paths: { echarts: '../Content/js/common/build/dist' } }); //加载折线图图表 function lineechartsLoad(ec) { // 基于准备好的dom,初始化echarts图表 var

用到ECharts记录下一些功能免得以后找文档找不到. 这个博客对ECharts讲解很全面 http://www.stepday.com/my.stepday/?echarts // 使用 require( [ 'echarts', 'echarts/chart/bar', // 柱状图 'echarts/chart/line'// 折现图 ], function (ec) { // 基于准备好的dom,初始化echarts图表 var myChart = ec.init(document.ge

      看到了北京一则新闻,想到如何测试双向镜子?百度之.              只要做以下简单的测试:把你的指甲尖放在镜子表面,如果在指甲尖与倒映图像之间有间隙,那就是真的镜子.然而,如果你的指甲尖能直接碰触到指甲反射影像,当心!那就是双向镜了! 一.matlab里如何显示点的坐标? 在图里显示点坐标                工具栏中有一个 "Data Cursor"按钮,点击之,箭头变成小十字,点要显示坐标的位置,就出来了. 采用字符串函数处理         1:

图形图像处理技术,gd库的强大支持,PHP的图像可以是PHP的强项,PHP图形化类库,jpgraph是一款非常好用的强大的图形处理工具. 在PHP中加载GD库 gd官方网址下载: http://www.boutell.com/gd 激活gd库,修改php.in文件 将该文件中的";extension=php_gd2.dll"选项前的分号";"删除 验证GD库是否安装成功 输入"127.0.0.1/phpinfo.php"并按Enter键,检索到的

一步步教你轻松学KNN模型算法( 白宁超 2018年7月24日08:52:16 ) 导读:机器学习算法中KNN属于比较简单的典型算法,既可以做聚类又可以做分类使用.本文通过一个模拟的实际案例进行讲解.整个流程包括:采集数据.数据格式化处理.数据分析.数据归一化处理.构造算法模型.评估算法模型和算法模型的应用.(本文原创,转载必须注明出处: 一步步教你轻松学KNN模型算法) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学习:一步步教你轻松学

matplotlib画图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1=[20,33,51,79,101,121,132,145,162,182,203,219,232,243,256,270,287,310,325] y1=[49,48,48,48,48,87,106,123,155,191,233,261,278,284,297,307,341,319,341] x2=[31,52,73,92,101,112,126,140,15

一.博客类项目 1.SubText 项目介绍:Subtext 是一个个人博客发布平台,详细的介绍请进SubText 项目分类:博客 项目license:BSD License 项目主页:http://subtextproject.com/ 2.BlogEngine.net 项目介绍:详细的介绍请进BlogEngine.net 项目分类:博客 项目license:其他 项目主页:http://www.dotnetblogengine.net/ 二.CMS类项目   Rainbow 项目介绍:C#写