在Matplotlib中绘制椭圆以注解绘图

可以通过以下步骤实现：

导入Matplotlib库和Numpy库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建一个椭圆的参数，包括椭圆的中心点坐标、长轴长度、短轴长度和旋转角度：

center = (2, 2)  # 椭圆的中心点坐标
a = 3  # 长轴长度
b = 1  # 短轴长度
angle = 30  # 旋转角度

生成椭圆的点坐标：

t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)  # 生成0到2π之间的100个点
x = center[0] + a*np.cos(t)*np.cos(np.radians(angle)) - b*np.sin(t)*np.sin(np.radians(angle))
y = center[1] + a*np.cos(t)*np.sin(np.radians(angle)) + b*np.sin(t)*np.cos(np.radians(angle))

创建一个图形窗口，并绘制椭圆：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_aspect('equal')  # 设置横纵轴比例相等，使得椭圆不会变形

添加注解绘图，可以使用annotate函数，设置注解文本和箭头样式：

ax.annotate('注解文本', xy=(x[0], y[0]), xytext=(x[0]+1, y[0]+1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

设置坐标轴范围和标题：

ax.set_xlim([center[0]-a-1, center[0]+a+1])
ax.set_ylim([center[1]-b-1, center[1]+b+1])
plt.title('绘制椭圆以注解绘图')

显示图形：

plt.show()

在这个过程中，我们使用了Matplotlib库的plot函数来绘制椭圆的边界，使用set_aspect函数设置横纵轴比例相等，使得椭圆不会变形。注解绘图部分使用annotate函数来添加注解文本，并设置箭头样式。最后使用show函数显示图形。

Matplotlib是一个强大的Python绘图库，适用于各种数据可视化场景。更多关于Matplotlib的信息和使用方法，可以参考腾讯云的Matplotlib产品介绍链接地址： Matplotlib产品介绍

注意：以上答案中提到的腾讯云和产品介绍链接仅为示例，实际应用中可能需要根据实际情况选择合适的云计算平台和相关产品。

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MA

專欄 ❈ Toby，Python中文社区专栏作者，目前供职于国内最大的医药大数据平台，任数据分析组长。关注自然语言处理，英文密码学，医药统计学。博客： http://www.cnblogs.com/webRobot ❈—— ——此文以纪念南京大屠杀79周年今天Toby教你如何用python的basemap包绘制轰炸东京的地图。在数据可视化过程中，我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市，飞机的航线，乃至于军事基地等等。通常来说，一个地理信息系统都会带

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Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放

超硬核的 Python 数据可视化教程！

python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。

绘图: matplotlib核心剖析

matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后，可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是Python程序员，你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。 matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他

作者 | Walker 编辑 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的，是利用python中一些可视化库如：matplotlib或是seaborn通过对数据可视化，来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性，从而有助于我们更好的理解数据，帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据

（matlab)plot画图的颜色线型 y 黄色 · 点线 m 粉红 ○ 圈线 c 亮蓝 × ×线 r 大红＋＋字线 g 绿色－实线 b 蓝色 * 星形线 w 白色：虚线 k 黑色－. – 点划线 matlab6.1线形: [ + | o | * | . | x | square | diamond | v | ^ | > | < | pentagram | hexagram ] square 正方形 diamond 菱形 pentagram 五角星 hexagram 六角星用法grid 打开网格线 – 虚线 hold on 命令用于在已画好的图形上添加新的图形 1 x=0:0.001:10; % 0到10的1000个点(每隔0.001画一个点)的x座标 y=sin(x); % 对应的y座标 plot(x,y); % 绘图注：matlab画图实际上就是描点连线，因此如果点取得不密，画出来就成了折线图，请试验之 2 Y=sin(10x); plot(x,y,‘r:’,x,Y,‘b’) % 同时画两个函数 3 若要改变颜色，在座标对后面加上相关字串即可： x=0:0.01:10; plot(x,sin(x),‘r’) 4 若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在坐标对后面加上相关字串即可： plot(x,sin(x),’r’) 5 用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围 axis([0,6,-1.5,1]) 6 MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：（见上表） xlabel(‘x轴’); % x轴注解 ylabel(‘y轴’); % y轴注解 title(‘余弦函数’); % 图形标题 legend(‘y = cos(x)’); % 图形注解 gtext(‘y = cos(x)’); % 图形注解 ,用鼠标定位注解位置 grid on; % 显示格线 7画椭圆 a = [0:pi/50:2pi]’; %角度 X = cos(a)3; %参数方程 Y = sin(a)2; plot(X,Y); xlabel(‘x’), ylabel(‘y’); title(‘椭圆’) 8 绘制函数在0 ≤ x ≤ 1时的曲线。 x=0:0.1:1 y=x.exp(-x) %为什么用点运算？若不用会怎样 plot(x,y),xlabel(‘x’),ylabel(‘y’),title(‘y=xexp(-x)’) 9 画出衰减振荡曲线与它的包络线及。t 的取值范围是[0, 4π] 。 t=0:pi/50:4pi; y0=exp(-t/3); y=exp(-t/3).sin(3t); plot(t,y,’-r’,t,y0,’:b’,t,-y0,’:b’) % -r表示红色实线，:b表示蓝色点线，看上表 grid 10 在同一个画面上建立几个坐标系, 用subplot(m,n,p)命令；把一个画面分成m×n个图形区域, p代表当前的区域号，在每个区域中分别画一个图,如 x=linspace(0,2pi,30); y=sin(x); z=cos(x); u=2sin(x).cos(x); v=sin(x)./cos(x); subplot(2,2,1),plot(x,y),axis([0 2pi -1 1]),title(‘sin(x)’) subplot(2,2,2),plot(x,z),axis([0 2pi -1 1]),title(‘cos(x)’) subplot(2,2,3),plot(x,u),axis([0 2pi -1 1]),title(‘2sin(x)cos(x)’) subplot(2,2,4),plot(x,v),axis([0 2*pi -20 20]),title(‘sin(x)/cos(x)’)

引言最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。什么是Bokeh？ Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了B

Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制，主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及线 vlines（）、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中也会有绘制方法，本期推文为完善版本

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