本文主要介绍LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法总结，包括Visio、Excel、Matplotlib等常见方法转换，总体而言是将图片转换为SVG，再转EPS矢量图和生成PDF文件，最终在LaTeX...本文主要介绍常见的EPS矢量图转换方法，其核心流程为： 将图片转换为SVG，再转EPS矢量图和生成PDF文件，最终在LaTeX中显示 后续内容包括： Visio转矢量图EPS至LaTeX Matplotlib...格式的图像；（2）部分在线网站提供SVG转EPS矢量图的过程，大家可以使用，但需要在最终版PDF论文文件中，放大看是否模糊；（3）部分LaTeX还需要PDF格式的图像文件，但LaTeX会自动将EPS转换为...第三步，在Visio中将图片导出为SVG矢量图。 第四步，再利用前面两个部分（在线网站或AI工具）将SVG图转换为EPS矢量图或PDF文件，最终显示效果如下图所示。...同样，PS也具有相同的功能，但再次强调，不推荐大家直接将PNG图片转换为矢量图，建议SVG图片转换。在这里，我们尝试将PNG图像转换为矢量图，看看其模糊的效果。
（两条坐标轴围成的区域），而不是指代多于一个轴的严格数学术语）。...下面是一个创建两个子图的脚本。...(211) # 第一个图形的第一个子图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 第一个图形的第二个子图 plt.plot...如果你正在制作大量的图形，你需要注意一件事：在一个图形用close()显式关闭之前，该图所需的内存不会完全释放。...标注文本 上面的text()基本命令将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用法是对图的某些特征执行标注，而annotate()方法提供一些辅助功能，使标注变得容易。
以下是一个创建两个子图的详细示例： import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 3, 5, 7, 11] y2...数据准备：创建三个列表x、y1和y2，分别表示两个子图的x轴和y轴数据。 创建子图：使用plt.subplots方法创建一个包含两个子图的图形。...plt.subplots(2, 1)表示创建一个两行一列的子图布局，fig是图形对象，ax1和ax2是两个子图对象。 绘制子图：分别使用ax1.plot和ax2.plot方法绘制两个子图。...数据准备：创建三个列表x、y1和y2，分别表示两个数据集的x轴和y轴数据。 创建图形和子图：使用plt.subplots()方法创建图形和子图对象。fig是图形对象，ax1是第一个子图对象。...我们将分析一个虚构的数据集，该数据集包含某家公司在不同月份的销售数据，并展示如何绘制折线图、柱状图、散点图、直方图和组合图。
前言： matplotlib是python最常用的绘图库，能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示，屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形，画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...() plt.subplot(221)#第一个子图 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子图 plt.show...面向对象创建子图 #创建图形 fig=plt.figure() #创建子图 ax1=fig.add_subplot(221) ax2=fig.add_subplot(222) ax3=fig.add_subplot...image.png subplots创建多个子图 fig,axes=plt.subplots(nrows=4,ncols=1,sharex=True) axes[0].plot(range(10),'ro
运行这段代码将生成一幅包含三个子图的图像，每个子图分别展示矩阵A、B和C。每个矩阵的背景色为白色，矩阵值被填充在相应的位置上，坐标轴的刻度和标记都被隐藏了。...str(int(C[i, j]))将矩阵元素转换为整数并转换为字符串，以便在图像上显示。...在一个图中绘制三个矩阵，并让第四个矩阵占据两个子图的位置，你需要首先规划子图的网格布局。...在这个例子中，我们可以创建一个 2x2 的网格，其中第一个、第二个和第三个矩阵各占据一个位置，而第四个矩阵将占据下面两个位置。...，这样矩阵 D 就可以占据两个子图的位置。
名为烛形图的OHLC图表是一种将开盘价，最高价，最低价和收盘价数据全部集中在一个很好的格式中的图表。 另外，它有漂亮的颜色和前面提到的美丽的图表？...首先，我们需要导入两个库 from matplotlib.finance import candlestick_ohlc import matplotlib.dates as mdates 第一个导入是来自...matplotlib的OHLC图形类型，第二个导入是特殊的mdates类型,这是matplotlib图形的日期类型。...Pandas自动为你处理，但就像我说的那样，我们没有烛形图的奢侈品。 首先，我们需要适当的OHLC数据。 目前的数据确实有OHLC的价值，除非我错了，特斯拉从未有过送转，但你永远不会是这样的幸运。...这对我们来说就是将轴从原始的生成号码转换为日期。
这提供了多种功能和数学公式来生成各种图形表示。这包括定向和非定向网络、多合字母和两部分图。 Matplotlib提供了广泛的功能来使用Python生成静态，动态和交互式绘图。...此函数将边权重添加为相应边附近的标签。 最后，我们使用 plt.show（） 显示图形图。这将打开一个窗口或在 Jupyter 笔记本界面中显示绘图。...我们指示子图行数和列数（在本例中为一行和两列）以及图形大小。 这有助于我们将绘图区域划分为多个部分以显示不同的图形。 现在，是时候在第一个子图上绘制原始图形了。...我们使用索引 0 访问第一个子图，并使用 set_title（） 函数设置其标题。然后，我们使用 NetworkX 中的 draw（） 函数在此子图上可视化原始图形。 转到第二个子图，我们重复该过程。...我们已经成功地创建了一个图形，设置了子图，并使用NetworkX和Matplotlib可视化了图形。
由于篇幅限制，将文章分为两部分，这是第二部分。 点击链接《 Matplotlib 绘图原理（一）》可直达第一部分。...# 两行两列的第一个 plt.plot(x, x) plt.title('第一个子图') plt.legend(["$y=x$"]) #第二个子图 fg.add_subplot(2, 2, 2)...# 两行两列的第二个 plt.plot(x, x**2) plt.title("第二个子图") plt.legend(["$y=x^{2}$"], loc=4) #第三个子图 fg.add_subplot...(2, 2, 3) # 获取当前的坐标对象 ax = plt.gca() # 这里获取的是这个子图的坐标对象， 也就是把这个子图的坐标轴改变 # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position...() # 这里获取的是这个子图的坐标对象， 也就是把这个子图的坐标轴改变 # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position
不过，如果我们不满足于绘制这种简单的图形，那就需要对matplotlib做更深入的了解。一个比较完整的matplotlib图形如下所示： ?...一个matplotlib图形主要有两大组件： 图(Figure)是绘制所有内容的整个窗口或页面，它是所有的对象的顶层组件。你可以创建多个独立的图。...为此，Matplotlib引入了子图的概念：可以在一个图中存在多组较小的坐标轴。...你可以尝试一下修改0.2为0.5，就可以发现第二个子图超出了显示范围。...其实，plt.subplot(111)与plt.subplot(1, 1, 1)等价，前两个的含义是，将图想象为1x1的网格，最后一个参数表示网格的第1个子图。所以就是这个代码就是坐标轴布满整个图。
Matplotlib subplot()函数用法详解 在使用 Matplotlib 绘图时，我们大多数情况下，需要将一张画布划分为若干个子区域，之后，我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3]) #现在创建一个子图，它表示一个有2行1列的网格的顶部图。...#因为这个子图将与第一个重叠，所以之前创建的图将被删除 plt.subplot(211) plt.plot(range(12)) #创建带有黄色背景的第二个子图 plt.subplot(212, facecolor...双轴图 在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。
：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素 将通过各种命令方法来操纵图像中的每一个部分，从而达到数据可视化的最终效果 两种绘图接口 matplotlib提供了两种最常用的绘图接口 显式创建...而Axes则是Figure内部的一个子容器，用于绘制具体的图形。 >>>Matplotlib库中的primitive，通常译为“原始对象”，是用于创建和操作图形的基元。...(111) # 在图形对象上添加一个子图，并将其赋值给变量ax。...add_subplot()函数接受一个参数，表示子图的位置。# # 在这里，参数111表示将子图放置在图形对象的中心位置。...库中的一个方法，用于在图形中添加子图。
其中有两个需要重点指出：figure和axes，其中前者为所有绘图操作定义了顶层类对象Figure，相当于是提供了画板；而后者则定义了画板中的每一个绘图对象Axes，相当于画板内的各个子图。...通俗的说，就是将plt中的图形赋值给一个Figure或Axes实例，方便后续调用操作 pylab接口，如前所述，其引入了numpy和pyplot的所有接口，自然也可用于绘制图表，仍然可看做是pyplot...比作是画板的话，那么Axes就是画板中的各个子图，这个子图提供了真正用于绘图的空间，除了包含纯粹的两个坐标轴(axes)外，自然还包括图形、图例等。...参数设置图形大小，返回一个figure对象用于提供画板 plt.axes，接收一个figure或在当前画板上添加一个子图，返回该axes对象，并将其设置为"当前"图，缺省时会在绘图前自动添加 plt.subplot...常用的添加子图的方法莫过于subplot和subplots两个接口，其中前者用于一次添加一个子图，而后者则是创建一组子图。
将图表嵌入到GUI应用程序：将Matplotlib图表嵌入到Python GUI应用程序中是一种常见的用例。...定义一个新的3D坐标系 fig = plt.figure() #生成一张新的图片 ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #在其中增加一个子图，projection...y1 = np.sin(x) #根据 x 数组生成 y1 数据 y2 = np.cos(x) #根据 x 数组生成 y2 数据 # 创建网格并放置两个子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots...(2, 1, sharex=True) # 调用subplots()方法，创建两行一列的子图网格。...# 在第一个子图中绘制sin函数 ax1.plot(x, y1, 'r-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第一个子图中绘制sin函数，使用以红色为基调的单匹配线条。
__version__) 三、Matplotlib详解 Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...导出图像：Matplotlib支持将图像导出为多种格式，包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。...plt.show() 创建了一个二维数组作为数据：通过使用np.linspace函数生成一系列均匀分布的数值，然后使用np.meshgrid函数将这些数值转换为网格状的坐标点。
5.做成可视化界面 显示投影前后的两张图片。...然后，选择其中一张人脸图像进行处理，包括模糊处理，并使用Matplotlib库在图形界面中展示了原始人脸图像、恢复的人脸图像和模糊的人脸图像。...2.设置交互式框架： matplotlib.use('TkAgg')：指定使用TkAgg作为交互式框架，这是一种用于在图形用户界面中显示图形的后端。...X[20].reshape(64, 64)：将一维的人脸数据转换为64x64的二维图像表示，得到原始人脸图像。...axs[0].set_title('Original Face')：设置第一个子图的标题为"Original Face"。
across the columns of the figure: figure-level functions 提供的最有用的特性是，figure-level functions 可以轻松地创建具有多个子图的图形...这个约束允许图形级函数实现一些特性，比如将图例放在图之外。...其次，这些参数，高度和方面，在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数，宽度=高度*方面)。最重要的是，这些参数对应于每个子图的大小，而不是整个图形的大小。...() with one subplot: 为了说明这些方法之间的区别，下面是matplotlib.pyplot.subplots()的默认输出，其中有一个子plot: A figure with...这两个图都是图形级函数，默认情况下创建带有多个子图的图形。
上一篇讲了使用matplotlib绘图的大概一个思路以及方法，本文主要讲一个图中显示多个图例以及一个图形中显示多个子图。...绘制多个子图-图片显示 虽然现在已经可以显示一个图表了，但是很多时候我们想要一次性显示多个图表或者图片，方便我们对比和展示。这里为了更好理解，先用显示图片做一个展示。...显示多个图片-1： 要显示多个图片，肯定就需要多个图形对象显示，上篇说过图形的基本组成，plt.show()每次其实只能生成一个Figure图形对象，而一个Figure可以包括多个子图，默认是一个，Axes...（子图）也是是一个绘图区域，每次绘图其实都是在figure上的Axes（子图）上绘图。...绘制多个子图-图表显示 显示多个图表原理是类似的，把原来的imshow()方法改成plot()就可以了。
它可与 NumPy 一起使用 ，Matplotlib也是深度学习的常用绘图库，主要是将训练的成果进行图形化，因为这样更直观，更方便发现训练中的问题，今天来学习下，走起！！...1、先来个demo 分析下 下面是一个典型的图形，我们如果想华这样一个图，应该做什么，应该准备哪些数据，这样的图形有哪些属性是你需要关注的？ 1、怎么做一个图？怎么创建一个画板？ 2、怎么设置数据？...（空白不绘制） fig,axarr = plt.subplots(4,1) #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组 ax1 = axarr[0] #通过子图数组获取一个子图 print(fig...,ax1) #方法3：一次性创建窗口和一个子图。...（空白不绘制） ax1 = plt.subplot(1,1,1,facecolor='white') #开一个新窗口，创建1个子图。
Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符，输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。...每个元素都引用一个子图。...所以我们一般都会将一个x轴和y轴放在一个子图中，也就是我们上面说的一个组合。...可以自定义图形标签和标题的位置，方法是使用x和y参数，ha用于水平对齐，va用于垂直对齐。x和y所指向的图坐标是从图的左下角开始的0到1之间的数字。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它构建在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。...这个约束允许图形级函数实现一些特性，比如将图例放在图之外。...其次，这些参数，高度和方面，在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数，宽度=高度*方面)。最重要的是，这些参数对应于每个子图的大小，而不是整个图形的大小。...() with one subplot: 为了说明这些方法之间的区别，下面是matplotlib.pyplot.subplots()的默认输出，其中有一个子plot: A figure with...这两个图都是图形级函数，默认情况下创建带有多个子图的图形。
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