Matplotlib使用水平线和垂直线高亮显示绘图上的点 - 腾讯云开发者社区

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

直方图为了以直方图的形式返回bin计数和概率，我们使用了hist（）函数。要在Matplotlib中添加任意路径，我们使用matplotlib.path模块。...最后，我们可以使用plt调用python文件中的函数。 ? 垂线 ? 要使用pyplot绘制垂直线，可以使用axvline（）函数。...0.2表示将在图形的点0.2处绘制该线，0和1分别是ymin和ymax，标记行属性之一。legend（）是实现绘图的MATLAB函数，可在图上启用标签。...在上一个示例中，用axhline（）替换axvline（），就会在绘图上得到一条水平线：导入matplotlib.pyplot作为plt 积分= 0.2 plt.axhline（ypoints，...要绘制多条垂直线，我们可以创建一个x点/坐标的数组，然后遍历该数组的每个元素以绘制多条线：导入matplotlib.pyplot作为plt xpoints = [0.2，0.4，0.6] 对于xpoints

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层次聚类算法

可以通过观察树状图来选择最能描述不同组的簇数的决定。聚类数的最佳选择是树状图中垂直线的数量，该水平线可以垂直横穿最大距离而不与聚类相交。 1....平均链接：两个聚类之间的距离定义为一个聚类中的每个点与另一个聚类中的每个点之间的平均距离。 Centroid-linkage：找到聚类1的质心和聚类2的质心，然后在合并前计算两者之间的距离。...最后，我们使用Matplotlib来绘制树形图，其中leaf_rotation和leaf_font_size参数用于调整叶子节点的旋转角度和字体大小。...这个示例中生成的树形图显示了不同样本之间的距离，并且根据距离合并了不同的簇。...可以通过树形图来确定最优的簇的数量，可以在图中找到最大距离的位置，然后画一条水平线，这个水平线和垂直线的交点就是最优的簇的数量。

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【7】python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法；画图时图例说明(legend)放到图像外侧；Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

1.python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法用python的matplotlib画出的图，一般是需要保存到本地使用的。...，但保存矢量图只需要三个参数，即fname, 文件名称，和dpi, the resolution in dots per inch （每英寸点的分辨率）, 以及format, 文件格式。...由于legend是一个方框，bbox_to_anchor=(num1, num2)相当于表示一个点，那么legend的哪个位置位于这个点上呢。参数num3就用以表示哪个位置位于该点。 ...画图时图例说明(legend)放到图像外侧_Poul_henry的博客-CSDN博客_python画图legend显示在左上角 3.Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决...：Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决_Poul_henry的博客-CSDN博客_bbox_inches

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Matplotlib实现柱状图内不同线型填充，完整总结！

使用Python绘图神器matplotlib，实现下面的显示图：绘图步骤下面说下绘图步骤：步骤 1: 导入必要的库 pythonCopy code import matplotlib.pyplot...as plt import numpy as np matplotlib.pyplot 是一个非常流行的可视化库，用于创建图表和图形。...plt.legend() 显示图例，让观众知道每种颜色和图案代表的数据系列。...其他线型以下是一些基本的hatch图案样式，可以在调用绘制柱状图的函数时（如plt.bar）使用： /：斜线 \\：反斜线 |：垂直线 -：水平线 +：加号 x：x形 o：圆圈 O：大圆圈 ....：点 *：星号使用 | 和 - 使用 + 和 x 使用o和O 使用.和* 以上使用Matplotlib绘制柱状图内不同线型的填充的实现代码。

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MTK断点调试的几种方法

当我们在VS 平台下调试模拟器的时候,苦于找不到设置断点的地方,所以快度找到常用断点的地方很重要. 1.在模拟器中使用断点模拟器中断跟踪断点设置函数： // 触屏相关 wgui_touch_screen.c...ExecuteCurrHiliteHandler_Ext // 执行当前高亮的函数 ExecuteCurrProtocolHandler //执行当前协议栈的函数 execute_softkey_function... //执行softkey的函数 UI_fill_rectangle // 填充一个矩形框 UI_draw_vertical_line // 画一条垂直线 UI_draw_horizontal_line... // 画设置祯数的图片 gdi_layer_blt_previous // 同一个layer刷新某一区域的函数 gdi_layer_blt_ext // 几个layer叠加显示时刷新某一区域的函数...：设置断点_show_image gui_show_image = _show_image 水平线和垂直线的绘制: 设置断点UI_draw_vertical_line和UI_draw_horizontal_line

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用dtreeviz实现决策树可视化

这也是为什么很容易绘制规则并将其展示给涉众，这样他们就可以很容易地理解模型的底层逻辑。当然，只要树不太深。使用scikitlearn和matplotlib的组合，可视化决策树非常简单。...dtreeviz的另一个方便的功能是提高模型的可解释性，即在绘图上突出显示特定观测值的路径。通过这种方式，我们可以清楚地看到哪些特征有助于类预测。...使用下面的代码片段，我们突出显示测试集的第一个样本的路径。...这一次，我们不看直方图，而是检查用于分割和目标的特征散点图。在这些散点图上，我们看到一些虚线。其解释如下：水平线是决策节点中左右边的目标平均值。垂直线是分割点。它与黑色三角形表示的信息完全相同。...我相信使用这个库创建的图对于那些不经常使用ML的人来说更容易理解，并且可以帮助向涉众传达模型的逻辑。还值得一提的是，dtreeviz支持XGBoost和Spark MLlib树的一些可视化。

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如何使用3D立体视觉检查焊接线？

图1：此示意图显示了成像系统组件的定位方式。其他挑战还包括平行垂直线间距和阴影效应。幸运的是，这些限制是有可能被克服的，要克服这些挑战，要从“优化用于焊线检查的3D立体成像系统”开始。...图3给出了该问题的图示，其中视差图像显示了非水平线的有效视差值（均匀灰色），以及水平线的可能错误或不相关的值（不均匀的灰色和黑色区域）。 ?...平行垂直线的间距扫描场景中对象的高度范围通常确定用于3D计算工作所需要的平行垂直线的最小距离，该关系取决于基于相关的块匹配算法如何工作。例如，图4显示了一对立体图像的左右图像。...基于此，通过使用图像处理来提取右侧和左侧立体图像的线上的对应点，可以解决垂直线问题。将得到的离散3D坐标合并到3D图像中焊线的全局表示也是可能的。...虽然存在水平线、平行垂直线间距和阴影效应的挑战，为成功实现用于焊线检查应用的3D立体视觉系统带来了困难，但是也存在一些方法能够克服这些障碍。

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利用棒棒糖图探索Office (US)的IMDB评分

df_office.head() image-20240129175359876 season：季度 episode：剧集编号 imdb_rating：IMDB评级 total_votes：每个评级使用的投票数..."].transform("mean") ) df_office_avg.head() image-20240129175424360 创建df_lines数据集：以便于绘制表示每个季度评分平均值的水平线...，这些线将在每个季度的第一个和最后一个剧集之间延伸，并稍微超过这些点 df_lines = df_office_avg.groupby("season").agg( start_x = ("episode_mod...cmap_light(normalize(df_office_avg["season"])), data = df_office_avg ) # 水平线：连接平均值的灰线 plt.plot(..."x", "y", "-", color=GREY40, data=df_lines) # 水平线：每个赛季的平均分 for season in df_lines["season"].unique(

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一文让你入门CNN，附3份深度学习视频资源

我们还需理解，在卷积网络中，一张图像需经过多个过滤器的扫描，每个过滤器获取一个不同的信号。可以想象卷积网络中较早的一层在经过水平线过滤器、垂直线过滤器和对角线过滤器的扫描后，创建了图像边缘的映射图。...在该空间里，每条垂直线匹配的位置都会得到完整记录，类似鸟类观测员在地图上将最近观测到大蓝鹭的地理位置用大头针进行标记。...也就是说，过滤器覆盖了图像通道表面积的十分之一。我们使用这块图像通道得到过滤器的点积。如果两个矩阵在相同位置均具有较高的值，则点积输出会很高。反之，则输出会很低。...若步幅为三，那么生成的点积矩阵为10x10。代表水平线的相同过滤器也可用于底层图像的所有三个通道，亦即R、G和B。...不过，正因为信息的损失，降采样也有所需存储空间和处理过程较少的优势。交流层下图是另一种显示典型卷积网络所涉转换顺序的方式。 ? 从左至右：为采集特征而得到扫描的实际输入图像。

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傅里叶变换

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 %matplotlib inline # Read in the images...低频位于频率变换图像的中心。这些示例的变换图像显示实心图像具有大多数低频分量（如中心亮点所示）。条纹转换图像包含白色和黑色区域的低频以及这些颜色之间的边缘的高频。...条纹变换图像也告诉我们这些频率有一个主导方向; 垂直条纹由穿过频率变换图像中心的水平线表示 # Read in an image image = cv2.imread('images/birds.jpg...你可以在变换图像的中心看到一个亮点，它告诉我们图像的很大一部分是低频的; 这是有道理的，因为鸟类和背景的身体是纯色。...变换图像还告诉我们这些频率有两个主导方向; 垂直边缘（来自鸟的边缘）由穿过频率变换图像中心的水平线表示，水平边缘（来自鸟头的分支和顶部）由穿过中心的垂直线表示。

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出游美照怎么拍？大神教你构图大法

江湖常见的构图法则许多人接触拍照都是从手机开始，为了满足广大手机摄影爱好者的需求，一些零零散散的构图法则就产生了，一般江湖上常见的构图法则有这些：黄金分割点构图法、水平线构图法、对角线构图法和垂直线构图法...黄金分割点构图的拍摄法可以分为两种：黄金螺旋和黄金三角。...构图法则水平线构图法水平线构图是指在我们拍摄的景色中，有一条或者几条与地面平行的线，我们在拍摄的过程一定要好好利用这几条水平线，使它们在镜头中精准水平，这样可以使图片有种稳定舒服的感觉。...构图法则对角线构图法对角线构图的意思是指拍摄的主题呈对角的关系，这样可以使图像显示出强烈的立体感，适合拍摄建筑、树枝等动感很强的东西。如下图： ? ?...构图法则垂直构图法垂直线就是拍摄的画面中有着垂直于地平线的线条，比如可以是大树，建筑楼房、路灯、人物等等。垂直线能够给人传达一种安静、稳定的情绪，同时垂直的线条也象征着庄严、坚强、有支撑力。

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数据科学 IPython 笔记本 8.16 地理数据和 Basemap

有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域，它可以理解球面坐标，这使我们可以轻松地在地图上绘制数据！...我们将使用 etopo 图像（显示陆地和海底的地形特征）作为地图背景： fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) m = Basemap(projection='lcc', resolution...其中恒定纬度和经度的线分别映射到水平线和垂直线。...对于简单的绘图和文本，任何plt函数都可以在地图上执行；你可以使用Basemap实例将纬度和经度坐标投影到(x, y)坐标，用于plt的绘图，正如我们在西雅图示例中所见。...创建颜色条和图例 plt.colorbar(label=r'$\log_{10}({\rm population})$') plt.clim(3, 7) # 使用虚拟的点生成图例 for a in [

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每周学点大数据 | No.27高维外存查找结构——KD 树

王：计算机工作者们曾经提出过很多种二维空间内查找的方法，像网格文件、R 树、四叉树等，在实际应用中使用最多的应该是R 树。...王：在一棵KD 树上，我们用树的偶数层中的节点来表示空间中的水平线；相应地，我们用奇数层中的节点来表示空间中的垂直线；这些垂直线和水平线会对整个区域进行分割，直到点集被划分为每个区域内只有一个点为止。...那么水平线和垂直线也就相应地对应着KD 树的内部节点，而在二维平面上，我们要检索的这些点就对应着KD 树的叶子节点。小可带着疑惑的表情说：我还是不太明白。 Mr. 王：我们来举个例子吧。 ?...下面我们分步演示它的过程。 ? 我们将树根定义为一条水平线，在区域中画下它代表的水平线。 ? 下一层中的节点代表的是垂直线，我们在图中标示出这两条垂直线。 ?...然后比较这条水平线和根的高低，在KD 树上，就是比较树根代表的水平线的高度值和检索区域的高度值。

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添加直线的两种方式

直线在可视化中具有重要作用，最经典的用法，就是在阈值的位置添加一条直线，可以清晰的看出点与阈值的关系。在matplotlib中，有以下两种方式，用于在图中绘制直线 1....hlines和vlines hlines用于绘制水平线，vlines用于绘制垂直线，二者的用法相同，都需要3个基本参数，只不过参数的名称稍有差别，vlines的基本用法如下 >>> import matplotlib.pyplot...该系列函数一次可以绘制多条直线，而且可以根据起始和结束坐标，灵活指定直线的跨度。...2. axhline和axvline 该系列函数一次只可以添加一条直线，而且默认情况下，直线都是横跨整个绘图区域的，所以经典的用法是在一个已有的图表上，增加阈值线。...这两种方式中，axhine和axvline基于绘图区域百分比的形式添加直线，hlines和vlines函数则基于坐标的方式灵活指定直线的范围，实际使用中，根据自己的需要灵活选择。 ·end·

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图形编辑器开发：参考线吸附效功能，让图形自动对齐

8 个点，沿着这些点绘制竖线和横线，就是被移动的目标图形对应要吸附的参照线。...被移动的图形也要计算包围盒，并得到 5 个点。基于这些点的产生的水平线和垂直线，在靠近参照线时会吸附到最近的参照线上，分为水平移动和垂直移动两个维度。...大致有以下这几个操作：遍历参照图形（在视口内，且不为被移动目标图形）；计算出它们的包围盒，得到 8 个点，3 条垂直线和 3 条水平线。...在一条垂直线上的多个点，其 x 值是相同的，y 不同，我们 x 作为 key，y 的数组为 value，保存到 hLineMap 映射对象中。...最后总结一下，参考线吸附的实现，就是找出最近的垂直线和水平线，计算出 offsetX 和 offsetY，修正被移动图形的 x 和 y，并记录并绘制出最终重合的参考线。

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（二）

(vline marker) | 水平线形(hline marker) _ ?...关于箭头和注释风格的更多介绍与示例，可以在 Matplotlib 的画廊gallery[1]中看到，尤其推荐误差线对任何一种科学测量方法来说，准确地衡量数据误差都是无比重要的事情，甚至比数据本身还要重要...fmt 是一种控制线条和点的外观的代码格式。语法与 plt.plot 的缩写代码相同。 ?...: 仅当格式为'jpg' or 'jpeg'才能使用，从 1（最差）到 95（最好）可以使用fig.canvas.get_supported_filetypes()查看系统支持的文件格式。...plt.subplot() plt.subplot方法，由于plt可以隐式的创建一个figure对象，因此使用这个方法，来指定绘图布局，不需要显示的创建figure对象。

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关联线探究，如何连接流程图的两个节点

并且这两个点是唯一能直接和起终点相连的点，所以我们可以把这两个点当做是“起点"和"终点”，这样在计算的时候可以少计算两个点：在矩形移动事件里进行点的计算，首先缓存一下矩形的位置和尺寸信息，然后定义起点和终点的坐标...，但是还有一种情况满足不了，当起终点相对时：所以当前面计算的startEndPointVerticalLineIntersection点不存在的时候我们就计算经过伪起点和伪终点的一条垂直线和一条水平线的交点...平行时，计算一条垂直线与经过另一个点的伪点的水平线的节点 if (!...，也就是跳过checkLineThroughElements这个方法，另外真正的起点和终点也要加入点列表里参加计算，并且计算的起点和终点也不再使用伪起点和伪终点，而是使用真正的起点和终点，不然会出现如下的情况...startPoint : fakeStartPoint,// 如果是宽松模式则使用真正的起点和终点 easy ?

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Matplotlib 基础

Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。...Matplotlib 绘图解剖（Plot Anatomy） Plot 工作流程（Workflow）使用 matplotlib 创建绘图的基本步骤 import matplotlib.pyplot as....png fig4, axes2 = plt.subplots(ncols=3) output_25_0.png 常规绘制 1D 数据 fig, ax = plt.subplots() # 用连接它们的线或标记绘制点...lines = ax.plot(x, y) # 绘制未连接的点，缩放或着色 ax.scatter(x, y) # 绘制垂直矩形（恒定宽度） axes[0, 0].bar([1, 2, 3], [3,...(0.45) # 在轴上绘制一条垂直线 axes[0, 1].axvline(0.65) # 绘制填充的多边形 ax.fill(x, y, color='blue') # 在 y 值和 0 之间填充 ax.fill_between

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

=1则绘制grid tcl同上,但以文本行高度为基数(缺省下tcl=-0.5) xaxt如果xaxt="n"则设置x-轴但不显示(有助于和axis(side=1, ...)联合使用) yaxt如果yaxt...="n"则设置y-轴但不显示(有助于和axis(side=2, ...)联合使用) 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线 abline(h=y)在纵坐标y处画水平线 abline(v=x)在横坐标x处画垂直线 abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线 rect...abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线 abline(h=y)在纵坐标y处画水平线 abline(v=x)在横坐标x处画垂直线 abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线 rect...R对此有很好的支持，允许用户直接用鼠标在一个图上提取和提交信息。 R中最简单、最常用的函数是locator(n, type)。

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

dotchart(x)如果x是数据框，作Cleveland点图（逐行逐列累加图） fourfoldplot(x)用四个四分之一圆显示2X2列联表情况（x必须是dim=c(2,2,k)的数组，或者是dim..."n"则设置x-轴但不显示(有助于和axis(side=1, ...)联合使用)yaxt如果yaxt="n"则设置y-轴但不显示(有助于和axis(side=2, ...)联合使用) 低级绘图命令R还可以在现有图形...abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline(v=x)在横坐标x处画垂直线abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线rect(x1...abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline(v=x)在横坐标x处画垂直线abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线rect(x1...R对此有很好的支持，允许用户直接用鼠标在一个图上提取和提交信息。R中最简单、最常用的函数是locator(n, type)。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

层次聚类算法

【7】python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法；画图时图例说明(legend)放到图像外侧；Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

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MTK断点调试的几种方法

用dtreeviz实现决策树可视化

如何使用3D立体视觉检查焊接线？

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傅里叶变换

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