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在入道数据岗位之初,曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等,这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中,用于数据绘图的有2.5个(Pandas可以算0.5个),占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关,可谓乐此不疲。时隔一年有余,在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后,近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣,并稍作整理、以资后鉴,遂成此文!
下面给出一个使用桥接模式的示例,假设我们正在编写一个图形库,其中包括两个图形:圆形和矩形。我们希望支持两种不同的绘制方式:普通绘制和高级绘制。普通绘制使用标准的绘图API,而高级绘制使用OpenGL API。
原文链接:http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍:《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 在L
作为前端工程师,很多人的主要工作就是和网页打交道。那扪心自问一下,写了这么多网页之后,你是不是也想要做些尝试或者突破呢?如果是的话,我建议大家试试可视化。
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
在人工智能的多个领域中,AI绘图无疑是最富有创造性和最具吸引力的一部分。它代表着人工智能与创意、艺术的交融,开启了全新的创作方式。AI绘图,简单来说,是利用人工智能的技术,通过训练模型理解和学习人类的绘画技巧和风格,然后根据给定的提示或者条件创作出独特的图像。🖼️
matplotlib绘图的基本元素都包括都哪些?常用的绘图API如何应用。本文做个入门介绍吧。 1 基本元素 通过一个大部分都是用默认值的例子,初步认识下matplotlib中图形的基本元素,如下图所
描绘真实的物理世界时,3D的场景能给人更加直观的感受。然而在数字孪生应用中,除了描绘物理世界,很多时候也需要去描绘逻辑世界,表达对象之间的逻辑拓扑关系,比如组态工艺流程、网络拓扑关系等。在对面这些需求时,2D的表现方式显然更为清晰。搭建3D园区和3D城市,可以使用ThingJS的工具,做一些3D可视化的开发。那面对这些2D场景时,该用什么工具呢?
这个4+4也就是使用canvas来生成的,难度中等,但是不能使用document来操作,因为核心没有。
Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一,几乎每个和数据打交道的人都不可避免,还有大量可视化工具是基于它的二次开发。
在人工智能的多个领域中,AI绘图无疑是最富有创造性和最具吸引力的一部分。它代表着人工智能与创意、艺术的交融,开启了全新的创作方式。AI绘图,简单来说,是利用人工智能的技术,通过训练模型理解和学习人类的绘画技巧和风格,然后根据给定的提示或者条件创作出独特的图像。????️
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。
移动和绘制 forward() | fd() 前进 backward() | bk() | back() 后退 right() | rt() 右转 left() | lt() 左转 goto() | setpos() | setposition() 前往/定位 setx() 设置x坐标 sety() 设置y坐标 setheading() | seth() 设置朝向 home() 返回原点 circle() 画圆 dot() 画点 stamp() 印章 clearstamp() 清除印章 clearstamps() 清除多个印章 undo() 撤消 speed() 速度
很多读者给我留言,让我讲下关于自定义View的分析,我想说,自定义View,看完这篇文章,就够了! 没错,是在吹牛逼,自定义View根本写不完,任何企图靠几篇文章就完全驾驭自定义View的,都是耍流氓,是要被打的。 学习自定义View绝对是一个没有止境的过程,你永远不知道射鸡师会拿着什么样的图来找你。在自定义View的江湖,有传说级别的爱哥,但已经退出江湖多年,好久没传出一篇自定义View的秘籍了,也有现在风生水起的养猪大侠CJJ,以他为首的一帮丧心病狂的自定义View开发者,曾经
上一次用极空间Z423高性能的优势搭建了绘图程序,但很多小伙伴就询问,如果没有这么高性能怎么办?那当然是买一台Z423了!开玩笑了,自然也有其他办法的,但由于目前AI绘图的API均为付费,所以这里我们通过搭建平台然后对接API的形式,这样一来就算NAS性能不高也依然能运行。而今天我要介绍的便是dp-aiart项目,采用的部署机为极空间的Z423,毕竟谁让他内存大性能高呢,总得利用是吧。
当测量好了一个View之后,我们就可以简单地重写onDraw()方法,并在Canvas对象上来绘制所需要的图形。首先我们来了解一下利用系统2D绘图API所必须要使用到的Canvas对象。
最近数据可视化领域开源了一套 VisActor 方案,虽然刚开源没多久,但产品矩阵已经颇有特色,我们可以从中学习一下数据可视化领域是如何设计顶层架构的,以及对未来 3-5 年可视化领域的发展规划。
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。Pandas 是 Python 中的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。
AutoCAD 2023是一款强大的2D、三维绘图工具,拥有非常强大的渲染、绘图和三维打印功能,还提供了动态块、文本设定、数据提取、三维导航、截面平面、DWG 比较、云存储连接等完整的功能!
在Matplotlib库中提供了两种风格的API供开发者使用:一种是Pyplot编程接口(state-based),一种是面向对象对象的编程接口(object-based)。
:刻度尺/度量衡,描述数据所处的阶段,红色(危险)=>黄色(警告)=>绿色(优秀)
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
Jupyter Notebook代码文件想必参加过我们的学习圈子的同学都非常熟悉啦,圈子提供最新版且配套代码的全部Jupyter Notebook文件,所有不懂的地方都标注的非常清楚~
配上动感的音乐感觉就是不一样啊,要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外,其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
EasyX 是针对 C++ 的图形库,可以帮助 C/C++ 初学者快速上手图形和游戏编程。
前言 最近参与开发的石油行业生产运行管理系统中(Java Web SSM系统),需要开发一整套石油行业专业图形软件,其中有格式复制的综合录井图,也有及时性要求较高的工程施工参数实时曲线监控,仪表盘,还有钻井行业常用的井深结构图,钻具组合图、井口装置图等。经过研究和了解市场上的相关软件,决定采用基于微软Windows .Net平台技术实现。.Net平台图形方面的开发现在可以使用两种技术分别实现,WPF图形绘制和传统WinForm GDI+绘图技术。这两种技术实现起来差别很大,由于目前团队中开发人员对WPF技术
在今天的文章中,将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》的数据,以便探索新的关系和可视化。
大家好!我是开源君,一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目,并致力于推动前沿技术的分享。
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的,只有知道了数据结构,才能理解对后续这些数据如何描点,如何计算出相应指标值。
• canvas 其实对于HTML来说很简单,只是一个标签元素而已,自己并没有行为,
Matplotlib是Python里可视化的基础包,可以很方便地绘制二维,三维的图表,作图风格接近MATLAB,所以称为matplotlib。使用简单的语句就能绘制漂亮的图形。本篇我们来学习matplotlib图表的组成元素。常用的一些绘图组件和概念已经展示在了文章开始的图中。使用简单的API就可以将该图绘制出来。结合图形,我们先解释一些概念和基础API,最后使用完整的代码绘制这幅图。后台回复“绘图”获取本文完整代码。
本博客转载自:http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52046372
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
除了我们耳熟能详的ChatGPT和Claude之外,还有来自AWS、Cohere等厂商的模型。
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
geoplot是一个高级的Python地理空间绘图库,它是对cartopy和matplotlib的扩展,使绘图变得简单:就像地理空间的seaborn。其具有以下特点:
本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例,本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据,以探索新的数据关系和可视化方法。
matplotlib官方文档: http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html (api的调用及一些示例代码)
最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似)。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史,但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似,MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
“ 关键字: “ChatGPT AI 人工智能" 01 ———— 【总体介绍】 智能的QQ机器人 过调用OpenAI GPT-3模型提供的Completion API来实现一个更加智能的QQ机器人 功能列表 ✅回复符合上下文 ✅支持敏感词过滤,避免账号风险✅群内多种响应规则,不必at✅使用官方api,不需要网络代理,稳定快捷✅完善的多api-key管理,超额自动切换✅组件少,部署方便,提供一键安装器及Docker安装✅支持预设指令文字✅完善的会话管理,重启不丢失✅支持对话、绘图等模型,可玩性更高✅
最近学习了 HTML5 中的重头戏–canvas。利用 canvas,前端人员可以很轻松地、进行图像处理。其 API 繁多,这次主要学习常用的 API,并且完成以下两个代码:
我们现在将深入研究M atplotlib 包,以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库,旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思,最初是作为 IPython 的补丁,用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
GDI+(图形绘制接口),CoreGraphics和Cairo库形成wxPython绘图API的框架。wx.GraphicsContext是主要绘制对象,使用它来创建各种设备上下文对象。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。
在IOS中绘图技术主要包括:UIKit、Quartz 2D、Core Animation和OpenGL ES。其中Core Animation提供动画实现技术,OpenGL ES是OpenGL针对嵌入式设备的简化版本,用以绘制高性能的2D和3D图形。这里主要UIKit和Quartz 2D。
在Canvas出来之前,开发人员要在浏览器中绘图,必须使用Adobe的Flash或者SVG(Scalable Vector Graphices,可缩放矢量图形)插件。但是HTML5 Canvas出来之后,很多动态生成或者展示图形、图表、图像或者动画的功能都由Canvas来完成。同时开发人员会用SVG和Canvas进行比较,因为SVG在很多场合下比Canvas优秀。
在网页设计中,色彩是一个非常重要的元素,它能够影响用户的情感体验,也能够传达网站的品牌形象。因此,如何选择合适的颜色,成为了每个网页设计师必须面对的问题。而在实际的开发中,我们需要根据图片的主色调来选择合适的配色方案,因此我们会使用一些方法或工具来识别当前图片分布的颜色值。
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