使用Python  PIL.Image 制作GIF图片: import  PIL.Image                      相关模块 img = Image.open(img_name)                      打开图片 img.save(save_name,save_all = True,\append_images = imgs,duration = t)                      保存图片 1.打开图片后会得到一个对象,我们把这个对象放进列表.

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换

python生成摸头GIF 本篇教程演示了如何使用python的PIL库生成GIF图片 源码已经贴在文中,自行取用 效果演示 运行代码,会让你选择要制作的图片 运行完成后,会在同路径下生成dem.gif 原理 本源码主要用到PIL库的Image模块 使用Image模块的相关方法处理每一帧的图片 存储到GIF列表并生成GIF 需要先调试好参数 源码 完整代码及素材打包在附件中了,文末下载 环境:python3.7 ''' 不需要图形界面的 记得自己删除tk模块相关 并添加图像接收入口 rua("图

 1.冒泡排序 冒泡排序是最简单也是最容易理解的排序方法,其原理就是重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成. # 冒泡排序 def bubbleSort(li): n = len(li) for i in range(n-1): for j in range(n-i-1): if li[j] > li[j+1]: li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j] if __

前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. 博主也是在测试一个算法的时候,为了更直观的呈现数据走向,学习了它的相关用法,这篇博客大部分内

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

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

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+

简介 类图是面向对象分析和设计的核心,用来描述系统各个模块中类与类之间.接口与接口之间.类与接口之间的关系,以及每个类的属性.操作等特性,一般在详细设计过程中实施. 类图本身就是现实世界的抽象,是对系统中各种概念进行建模,并描绘出它们之间的关系,所以类图关注的对象就是元素及元素之间的关系. 类图建模步骤 - 抽象出类实体 - 识别出类的主要属性 - 画出类之间的关系 - 对各个类进行分析.梳理.设计 类图的元素 类图中包含以下几种模型元素:类.接口.关系.协作.注释.约束.包. 类 在UML的图

老板要画雷达图,但是数据好多组怎么办?不能一个一个点excel去画吧,那么可以利用python进行批量制作,得到样式如下: 首先制作一个演示的excel,评分为excel随机数生成: 1 =INT((RAND()+4)*10)/10 加入标签等得到的excel样式如下(部分,共计32行): 那么接下来就是打开python写码了,本文是基于python3.4进行编写 wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.

目录 目录 前言 (一)需求分析 (二)随机数的动态图 1.思路分析: 2.源代码: 2.输出效果: 目录 前言 学习matplotlib已经到了尾声,没有必要再继续深究下去了,现今只是学了一些基础的操作,满足日常的需求,精力有限,时间不允许,以后有额外的需求,再去官网查一下,能用就好,今天我们来实战一下,绘制动态图. (一)需求分析 我的本科专业是学机械的,当然我也要往机械方向发展,我们老师给我这么一个任务: 在我们实验室有一台需要实时测试它的转速,有程序的接口,我需要把它在电脑绘制出来,实时

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p

对比TensorFlow和Pytorch的动静态图构建上的差异 静态图框架设计好了不能够修改,且定义静态图时需要使用新的特殊语法,这也意味着图设定时无法使用if.while.for-loop等结构,而是需要特殊的由框架专门设计的语法,在构建图时,我们需要考虑到所有的情况(即各个if分支图结构必须全部在图中,即使不一定会在每一次运行时使用到),使得静态图异常庞大占用过多显存. 以动态图没有这个顾虑,它兼容python的各种逻辑控制语法,最终创建的图取决于每次运行时的条件分支选择,下面我们对比一下T

python爬虫我是斗图之王 本文会以斗图啦网站为例,爬取所有表情包. 阅读之前需要对线程池.连接池.正则表达式稍作了解. 分析网站 页面url分析 打开斗图啦网站,简单翻阅之后发现最新表情每页包含的表情是最多的. 其url是: /photo/list/?page=2 其中page参数为页码,目前有1578页 页面图片元素分析 使用chrome的开发者工具分析一个图片的元素 <img src="https://ws1.sinaimg.cn/bmiddle/9150e4e5gy1frp2ul

AChartEngine是一个开源的Android图表库,可以用来画折线图.平滑折线图.饼图.直方图等等.使用简单,功能强大. AChartEngine官网:http://www.achartengine.org/ AChartEngine库文件:http://repository-achartengine.forge.cloudbees.com/snapshot/org/achartengine/achartengine/1.2.0/ 库文件直接导入就可以使用了. 网上介绍AChartEngi

大部分:   静态图部分,即静态不动的图 1.用例图, Use case diagram 1.展示系统核心功能及与其交互的用户ACTOR 表示:椭圆

大部分:   静态图部分,即静态不动的图 1.用例图, Use case diagram 1.展示系统核心功能及与其交互的用户ACTOR 表示:椭圆

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/computational_graph.py 计算图 深度学习就是对张量进行一系列的操作,随着操作种类和数量的增多,会出现各种值得思考的问题.比如多个操作之间是否可以并行,如何协同底层的不同设备,如何避免冗余的操作,以实现最高效的计算效率,同时避免一些 bug.因此产生了计算图 (Computational Graph). 计算图是用来描述运算的有向无环

在 Newbe.ObjectVistor 0.3 版本中我们非常兴奋的引入了一个紧张刺激的新特性:使用状态图来生成任意给定的 FluentAPI 设计. 开篇摘要 在非常多优秀的框架中都存在一部分 FluentAPI 的设计.这种 API 设计更加符合人类自言语言描述.使得代码更加具备可读性. 在 Newbe.ObjectVistor 0.3 版本中,我们设计引入了一种使用状态图来自动生成 FluentAPI 代码的机制.极大了简化了 FluentAPI 实现所需要的脑力劳动. 本篇我们将通过一

技术背景 在学术领域,很多文档是用Latex做的,甚至有很多人用Latex Beamer来做PPT演示文稿.虽然在易用性和美观等角度来说,Latex Beamer很大程度上不如PowerPoint,但是Beamer这种浓厚的学术色彩还是受到了很多人的喜好.但是我们知道Latex生成的文档一般是用pdf格式来存储的,如果放一个gif动态图进去,就可能会变成一个静态图,那就没办法展示整个动态的过程了.幸运的是,Latex还有一种比较麻烦的方法,对动态图也做了一定的支持.本文所使用的案例,是一个比较热