周五的时候计算出来一条线路，但是计算出来的只是类似与 0- 10- 19- 2- ..0 这样的线路只有写代码的人才能看的懂无法直观的表达出来，让其它同事看的不清晰，所以考虑怎样直观的把线路图画出来...&esp; 当然是考虑用matplotlib了， 导入相关的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy import matplotlib.colors...as colors import matplotlib.cm as cmx 后面两个主要是用于处理颜色的。...最后在绘图的时候，根据索引获得相应的颜色就可以了。 结果如下： ? 补充知识：Python包matplotlib绘图–如何标注某点–附代码 ?...绘制不同颜色的带箭头的线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
System.Collections.Generic; using System.Text; namespace delegateTest { /// /// 演示利用委托给不同类型的对象排序...object类型参数) static void Main(string[] args) { Employee[] employees =...CompareOp(Employee.CompareEmploySalary); BubbleSorter.Sort(employees, c1);//对employees数组... { if (gtMethod(sortArray[j], sortArray[i])) //比较大小，注:不同的...object,比较大小的方法不同,比如Employee是按工资高低来比较,int是按数字大小来比较,利用委托的好处就在于不用管具体用哪种方法,具体调用的时候才确定用哪种方法
[‘四个轴的位置’].set_position(‘值的类型’，具体值) 一定一定要注意，spines后面是[]而非(),set_position後面是() 我對此的理解為：[]表示选择，ax在gca()...如果两个图片的x轴的范围不同的情况下，放在同一张画布下是不易显示的 格式一 figure = plt.figure() plt.subplot(nrows,ncols,plot_number) 其中nrows...)//创建一个m*n点的图像 axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)//划分为两行，将第一行作为当前需要描绘的子图区 plot(x,y) x = [] y = [] axes2...arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) show() 将一个figure对象划分为6个子图，分别绘制不同的曲线...',color='red') show() 注意重叠问题： 在绘制多组条形图进行对比时需要注意一点，bar_width的范围是(0,1)没错，但是多组图表需要保证几组图表的范围之和不超过1（范围之和！
matplotlib.pyplot（用于绘图）和 NumPy（用于数学和处理数组） %pylab 数组上的数学操作 我们不能直接将列表相加，列表相加就相当于append操作。...aaa.sum(axis= 0) 结果： [[6,8,11], [10,12,15]] 这是因为axis等于零时，相当于按照零维度求和，相当于两个两行三列的数组求和。...中内嵌显示绘制的图形。...我们可以在画图前调库的时候加上两行代码： from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' 这样问题就解决了。...# plot方法就是在直角坐标系中绘制折线图的方法，绘制折线图的逻辑就是在 # 直角坐标系中绘制点，然后将点连起来 fig = plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(x
3.2.3 为图像添加标题、设定图像参数 首先，Matplotlib库默认是不支持中文的，使用中文会产生乱码，如果要使用中文可以在导入库后加入下列两行代码来临时修改配置文件： plt.rcParams...图像参数还有许多，更多请参见官方手册：https://matplotlib.org/ 3.2.4 绘制图像 Matplotlib库可以绘制许多类型的图，这里以绘制曲线图为例。...使用plt.plot()方法可以绘制曲线图，语法结构如下： plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数说明： x：可选，表示X轴数据，类型为列表或数组...y：表示Y轴数据，类型为列表或数组。 format_string：可选，由颜色字符、线条字符、标记字符组成。 **kwargs：多组(x,y,format_string)，绘制多条曲线。...除了常用的曲线图外，Matplotlib库还可以绘制许多其他种类的图： 函数 说明 plt.plot() 绘制折线图 plt.scatter() 绘制散点图 plt.bar() 绘制柱状图 plt.barh
np.testing.assert_equal((yfactor * LENA_Y, xfactor * LENA_Y), resized.shape) # 绘制原图像（两行一列的第一个位置） plt.subplot...(211) plt.title("Lena") plt.axis("off") plt.imshow(lena) # 绘制调整后图像（两行一列的第二个位置） plt.subplot(212)...绘制视图（左下角） plt.subplot(223) plt.imshow(aview) # 将副本所有元素清零 # 由于数组的数据保存在内部内存中 # 副本不受影响，视图（以及引用）会跟着变化...aview.flat = 0 # 绘制修改后的视图（右下角） plt.subplot(224) plt.imshow(aview) ?...，两个数组进行运算时 # 较小尺寸的数组会扩展自身，与较大数组对齐 # 如果数组与标量运算，那么将标量与数组的每个元素运算 # 所以这里数组的每个元素都 x 0.2 # 具体规则请见官方文档 newdata
本文主要讲述利用matplotlib包进行多图像的绘制。 1.首先看第一个函数matplotlib.pyplot.subplot，这个函数是为了在一张图里放置多个子图。...(2,2,1)为创建一个两行两列的图，其中这幅子图为第一号子图。...filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, data=None, **kwargs) 要绘制的图像或者数组...常用的有gray，jet等 相关参考：matplotlib.pyplot.imshow， 3. matplotlib.pyplot.title() 显示对应子图的名字 4. matplotlib.pyplot.xticks...为将图片直接读为灰度图 或者加一步BGR到灰度图的转变，后面的一系列检测是基于灰度图 #cv2.CV_64F 输出图像的深度（数据类型），可以使用 -1, 与原图像保持一致 np.uint8 laplacian
直方图 3.折线图 4.散点图+直线图 三、numpy 实例分析 按照要求对电影数据绘图 解决中文乱码配置 统计每一年电影的数量的折线图 根据电影的时长分布绘制饼状图 一、pandas模块 pandas...plt.show()#显示绘制的图形 2....4] # [2 5] # [3 6] dtype 数组元素的数据类型，numpy数组是属于Python解释器的；int32/float64是属于numpy的 print(arr.dtype)#int32...print(arr.shape[1])#3就是指数组的行数和列数 astype数据类型转换 arr = arr.astype(np.float64) print(arr) [[1. 2. 3...print(np.ones((2,3)))#创建一个两行三列的元素都为一的矩阵数据类型是float类型 # [[1. 1. 1.] # [1. 1. 1.]] print(np.zeros((2,3
使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...这意味着subplot(2,3,4)命令将在网格的第二行和第一列绘制绘图。 在执行subplot()命令之后，只需调用要使用pyplot模块绘图的相应函数或图表类型。...这个脚本将使用subplot()函数在两行三列的网格中绘制六个折线图。...例如，要在网格的第一行和第一列绘制图，需要访问索引[0,0]处的AxeSubPlot。注意，子绘图的索引编号从0开始。 下面的脚本使用subplot()函数在两行三列中绘制六个折线图。
("original",o) plt.hist(o.ravel(),256)#绘制直方图 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数...一幅图像对应唯一的灰度直方图，但是不同的图像可对应相同的直方图，一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。...例子： 二维数组降维成一维数组：1 1 3 2 3 5 5 1 4 1出现的次数：3 2出现的次数：1 3出现的次数：2 4出现的次数：1 5出现的次数：2 归一化： 灰度级出现的频率=灰度级出现的次数.../总像素数 1出现的频率：3/9 2出现的频率：1/9 3出现的频率：2/9 4出现的频率：1/9 5出现的频率：2/9 图中圆点表示这些像素点被统计到对应的灰度级上： matplotlib.pyplot.hist...虽然8位的图像都具有256个灰度级（每一个像素可以有256个灰度值），但是属于不同灰度级的像素数量不一样。对于彩色图像，提取各个通道的图像，每个通道独立绘制灰度直方图。
numpy as np a = np.array([(1,2,3)]) print(a.itemsize) Output: 4 可以看出，每个元素在上面的数组中占据4个字节 dtype 用于查看元素的数据类型...plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.legend() plt.grid(True,color='k') plt.show() Output: 下面我们开始绘制不同种类的图形...条形图使用条形来比较不同类别之间的数据，当我们想测量一段时间内的变化时，使用条形图表示就非常适合。...直方图用于显示分布，而条形图用于比较不同的实体。当我们有数组或很长的列表时，直方图就很有用。 让我们考虑一个例子，当我们必须根据 bin 绘制人口年龄。...因此子图 (221) 与子图 (2,2,1) 相同 子图可以帮助我们绘制多个图形，我们可以在其中通过垂直或水平对齐来定义 上面就是 Matplotlib 的基本入门知识了 好啦，今天我们一次性学习总结的知识还是蛮多的
： x = np.linspace(0, 2, 100) # 生成了一个从0到2的数组，包含100个元素 plt.plot(x, x, label='linear') plt.plot(x, x**...Artist的分类 Artist有两种类型：primitives 和containers。...collections collections类是用来绘制一组对象的集合，collections有许多不同的子类，RegularPolyCollection, CircleCollection, 分别对应不同的集合子类型...其中比较常用的就是散点图，它是属PathCollection子类，scatter方法提供了该类的封装，根据x与y绘制不同大小颜色标记的散点图，它的构造方法： Axes.scatter(self, x,...5个： x：数据点x轴的位置 y：数据点y轴的位置 s：尺寸大小 c：可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色 marker: 标记的类型 scatter绘制散点图 x = [0,2,4,6,8,10
使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，我们将演示如何使用Matplotlib库绘制多个绘图。 绘制单个绘图 在展示如何绘制多个绘图之前，先浏览一个演示如何使用Matplotlib绘制单个绘图的示例，以确保掌握基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...这意味着subplot(2,3,4)命令将在网格的第二行和第一列绘制绘图。 2.在执行subplot()命令之后，只需使用pyplot模块调用要绘制的相应函数或图表类型。...这个脚本将使用subplot()函数在两行三列的网格中绘制六个折线图。 使用subplots()函数 使用subplot()函数，需要为每个后续绘图设置位置。subplot()函数消除了此要求。
dataLenth = 6 # 数据 data = np.array([1, 4, 3, 6, 4, 8]) # 生成从0开始到6.28的6个并且不可能包括6.28 的一个数组 # 这里又将原数组赋给另一个变量跟之后的数组处理分开是因为在绘制标签时并不需要处理数组...# 绘制线条，处理过的数组，o表示用圆点来表示节点 ax.plot(angles, data, '-o', linewidth=2) # 画线 # 将框起来的数据使用颜色填充 ax.fill(angles...['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文标签 # matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 这两行需要手动设置...：数组，可选参数，默认为：None；用来标注每块饼图的matplotlib颜色参数序列。...labeldistance : label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧，默认值为1.1； radius ：控制饼图半径；浮点类型，可选参数，默认为：None。
本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、...下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...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。...面积图（Area Plot） 用于显示随时间或其他变量的变化趋势，通过填充颜色来表示不同区域的数值 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2...等高线图（Contour Plot） 用于显示二维数据的等高线图，其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot
验证安装要验证 Matplotlib 是否成功安装，可以在命令提示符窗口执行以下命令：import matplotlibmatplotlib.version '3.1.1'Matplotlib基本类型绘图类型绘图类型...例如： subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域（如下图所示），同时，选择在第 3 个位置绘制子图。...Matplotlib 提供的 twinx() 和 twiny() 函数，除了可以实现绘制双轴的功能外，还可以使用不同的单位来绘制曲线，比如一个轴绘制对函数，另外一个轴绘制指数函数。...图2：matplotlib绘图#### 堆叠柱状图柱状图除了上述使用方法外，还有另外一种堆叠柱状图。所谓堆叠柱状图就是将不同数组别的柱状图堆叠在一起，堆叠后的柱状图高度显示了两者相加的结果值。...与绘制柱状图、饼状图等图形不同，Matplotlib 并没有直接提供绘制折线图的函数，因此本节着重讲解如何绘制一幅折线图。
簇状柱形图 通过给bottom参数传一个数组，可以画堆叠柱状图：堆叠柱除了等值堆叠之外，还可以等比堆叠，思路就是将每个x对应的柱都做一下数值变换，把柱的高度约束在[0,1]，且堆叠之和为1，height...用同一列数据绘制的直方图与箱线图 饼图是可视化中基础而重要的图形，是各种数据报告的常客，Matplotlib绘制饼图时因为xy轴默认比例尺不同，为了得到不扁的饼，需设置xy轴1像素对应的值相等。...瀑布图绘制效果 组合图 为了更好地展现数据间的联系或变化，我们有时会需要将多种图表类型用在同一张可视化图里，一种是共用坐标轴的组合图，例如面积图+柱状图的组合、散点+折线图就是很基础的组合图。...通过以上实践可以看到的Matplotlib可视化语法的特点是绘图对象和标签标题等元素有一定独立性，且有不同层级的接口可以用来微调元素，例如设置标题就有多种写法 ，Matplotlib不同于ggplot2...的管道写法、也不同于Altair等库将数据传到chart对象再调用mark_bar()等确定绘制什么图。
重点参考连接 Matplotlib三个层次 Matplotlib由三个不同的层次结构组成： 1)脚本层 Matplotlib结构中的最顶层。...第一列表示matplotlib中子图上的辅助方法，可以理解为可视化中不同种类的图表类型，如柱状图，折线图，直方图等，这些图表都可以用这些辅助方法直接画出来，属于更高层级的抽象。..., CircleCollection, Pathcollection, 分别对应不同的集合子类型。...其中最常用的imshow可以根据数组绘制成图像，它的构造函数： class matplotlib.image.AxesImage(ax, cmap=None, norm=None, interpolation...，数组对应的是空间内的像素位置和像素点的值，interpolation参数可以设置不同的差值方法，具体效果如下。
2、 %matplotlib inline是jupyter notebook里的命令, 意思是将那些用matplotlib绘制的图显示在页面里而不是弹出一个窗口 3、 用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值...5、 Numpy包： numpy数组切片的修改直接反映到原数组，但是列表对切片的修改不反应到原数组。...也可以按行处理a.max(axis=1)，计算某行数据的最大，最小以及平均数。遍历前两行的第二列。三维可以理解为一个数字组成的立方块。...Numpy支持对多维数组的翻转等操作，求和，计算三角函数，多次方求和以及SVD分解等多种操作。以及随机函数模块。...Numpy.random 6、 Matplotlib：处理数据可视化的包,利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用；使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatter(x,
这一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，代码简洁，通俗易懂，旨在让零基础的读者也可以轻松上手！...它可以很好地帮助我们处理数学运算，绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线，具有比PIL更强大的绘图功能。Matplotlib中的PyLib接口包含很多方便用户创建图像的函数。...上面的两行plot代码为绘制图像，当然还可以对绘制图像做更加具体的要求，比如： plt.plot(x,C,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-') plt.plot...spine_type :指定spine类型的字符串path :用于绘制spine的路径实例。...hist()函数的第二个参数指定小区间的数目，需要注意的是，因为hist()只接受一维数组作为输入，所以我们在绘制图像直方图之前，必须先对图像进行平压处理，flatten()方法将任意数组按照行优先准则转换成一维数组
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