在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

最近在学自动控制原理,发现根轨迹这一张全是绘图的,然而书上教的全是使用matlab进行计算机辅助绘图.但国内对于使用python进行这种绘图的资料基本没有,后来发现python-control包已经将matlab的rlocus封装进去,matlab能做的python也能做.使用python绘制根轨迹图主要使用的是python-control包下的matlab.rlocus函数,具体内容可以参考:https://python-control.readthedocs.io/en/0.8.0/gene

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

原文地址:种三维曲面图. 程序如下: [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)') subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title('meshc(x,y,z)') subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title('meshz(x,y,z)') subplot

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

在对数据进行可视化的过程中,可能经常需要对数据进行三维绘图,在python中进行三维绘图其实是比较简单的,下面我们将给出一个二元高斯分布的三维图像案例,并且给出相关函数的参数. 通常,我们绘制三维图像经常需要如下步骤: 1.生成二维的网格坐标数据,我们可以使用np.meshgrid(x, y)函数进行二维网格坐标的生成,该函数通过传入的参数生成两个坐标的网格数据,并且返回的数据具有如下的格式: import numpy as np t = np.linspace(1, 5, 5) x, y =

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

用Python 绘制分布(折线)图,使用的是 plot()函数. 一个简单的例子: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3clu

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关. python有一系列的可视化和分析工具,最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库. 实现绘制随机漫步图   利用random库来获取随机数,用matplotlib进行绘图 1.创建一个类,用于生成两个储存随机漫步经过的每个点的x,y坐标 代码如下: from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,numpoints=5000): se

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

python中进行图表绘制的库主要有两个:matplotlib 和 pyecharts, 相比较而言: matplotlib中提供了BaseMap可以用于地图的绘制,但是个人觉得其绘制的地图不太美观,而且安装相较而言有点麻烦. pyecharts是基于百度开源的js库echarts而来,其最大的特点是:安装简单.使用也简单. 所以决定使用pyecharts来绘制地图. 1.安装pyecharts 如果有anaconda环境,可用 pip install pyecharts 命令安装pyechar

目录 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 mplfinance模块和matplotlib模块 安装mplfinance模块.pandas模块和matplotlib模块 处理股票数据 设置图像大小 加载K线图并设置格式 完整代码 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 pandas为解决数据分析任务而创建,纳入了大量的库和一些标准的数据模型,简而言之,它提供了很多数据处理的方法,此文就是借用

一.Python绘制面积图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.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(figsize=(9,6)) X=['2021年1月','2021年2月','2021年3

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

本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置图例字号 mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() # 设置三维图形模式 a

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_values=[0] self.y_values=[0] def fill_walk(self): while len(self.x_values)<self.num_points: x_di

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

1 语法 ax = plt.gca(projection='3d')ax.plot_surface(x,y,z,rstride=行步距,cstride=列步距,cmap=颜色映射) gca(**kwargs) 在当前图像上,获取与给定关键字args匹配的当前Axes的当前Axes实例,若不存在,则会返回一个新创建的实例. 帮助文档中的一个示例 plt.gca(projection='polar') If the current axes doesn't exist, or isn't a pol