昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制，今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
作为一个用python的生信工程师，平时工作中除了用python来处理些文本文件和搭建流程，没事也想探索些其他有趣的功能。这几天就在网上学习了下如何用python编写验证码，感兴趣的同学也一起来学习下吧！ 01 验证码的作用及干扰机制 在编写验证码之前，我们首先来了解下验证码是用来干嘛的吧： 验证码主要是为了防止暴力破解，爬虫模拟登陆以及各种键盘钩子进行登陆；验证码能起到干扰作用的机制主要是靠背景点或线条进行干扰，以及对文字进行扭曲。 02 Python编写验证码实战 我们先来看下采用python编写验
2、需要将200个点的x坐标和Y坐标分别以序列的形式输入plot函数，然后调用show函数来显示图形。
数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来，使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础，通过绘制各种图形呈现数据，可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试，测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是，如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异，fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了，但是确实也能实现。例如下图：
1、调用scatter()函数，调用scatter()从给出的一堆随机点(包括x,y坐标)中绘制散点图。它可以单独控制每个散点与数据的匹配，使每个散点具有不同的属性。
今天小编继续给大家推荐优秀的Python第三方可视化绘制工具包，这次小编给大家推荐的为Python-mpl-chord-diagram包，顾名思义，此包为基于Matplotlib绘制和弦图(Chord Diagram),下面小编就详细介绍一下和弦图以及使用该包绘制和弦图的步骤，内容包括：
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近在写文章需要绘制一些一维的能量曲线(energy profile)和抽象的二维和
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。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。
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线）以及3D文字等的绘制。
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。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中，我们将绘制一些图形并更改一些属性，例如字体、标签、范围等。
很多人觉得tkinter对于PythonGUI编程来说是一块鸡肋，属于入门的级的Python库。其实，tkinter没有你想象中那么一无是处。
当我们的爬虫程序已经完成使命，帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑，自己抓取这些数据有啥用？如果要拿去分析，那要怎么分析呢？
今天小编继续就给大家送上视频讲解内容，由于南京的疫情情况(希望早点结束)，周末得以在家安心绘制，特意送上两篇优质视频内容，主要如下：
也就是说需要实线进行作图。下图是粉丝的提问题目，可以看看需求，其实就是需要用Python进行实现。
原文链接【Python】五分钟画一条动态心形曲线~mp.weixin.qq.com
新时代，人们有人信新的追求，自然而然会有新发明的诞生。去年，在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间， 20 国青年投票选出中国的“新四大发明”：高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面，再进行付款。这种新的支付方式，造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。
上期介绍了使用R-ggplot绘制基础柱形图的绘制推文，本期按照惯例，我们继续推出Python 版本的绘制方法，当然我们也是经过美化修饰的结果，毕竟要自己看的过去才行。本期推文主要涉及的知识点如下：
为什么要学习python？是因为不仅社会上很多工作需要用到python，同时我们可以利用python做很多好玩儿的事儿，
上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果，很常用的目的之一就是用于绘制图像，从图像中寻找公式的更多内在规律。
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下：
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制，主要涉及的知识点如下：
【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代，图像处理技术也随着人们的需求不断进步，专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解，参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书，以时下最流行的Python语言为工具，对图像处理技术的具体操作进行详细讲述，上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用，包括读取图像，转换灰度图像，创建缩略图，裁剪图像区域，调整尺寸和旋转。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
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
这几个问题都是问得比较多，也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。下面针对每个问题给出解答：
学过高中物理的我们都知道，当我们在一定高度上以一定速度水平抛出一个物体时，物体的运动轨迹实际上就是一条抛物线，那么，我们如何用Python将这个抛物线绘制出来呢。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。
PyGraphviz 对于图、点和边的设置，如颜色、样式、形状等属性，分别提供有 graph_attr、node_attr 和 edge_attr 属性设置函数。
当某个物体以初速度v水平抛出，其轨迹为一条抛物线，模拟绘制这条抛物线。用高中物理知识，我们肯定可以轻易实现，但是今天我们需要用Python进行实现，稍微有些难度了。
conda: data science package & environment manager
确定一条n次贝塞尔曲线需要n+1个控制点和n+1个对应的调和函数，每个调和函数的定义域和值域都为[0,1]，且所有调和函数值之和恒等于1，与自变量取值无关。以三次贝塞尔曲线为例，需要4个控制点（记为P1、P2、P3、P4），相应的4个调和函数的表达式分别为：
是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近。Matplotlib包含多种类型的API，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。
实例来自：https://www.cnblogs.com/yu-liang/p/9117643.html
今天是数据处理专题的第9篇文章，在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法，我们先把一些冷门的高级用法放一放，先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
现在越来越习惯使用在线工具，拿来即用，用完即走。只要有网，在哪都可以用。比如我们推出的在线绘图 (http://www.ehbio.com/ImageGP)已经成为非批量作图的首选，可以绘制常见生物信息图形。
前不久，阳哥在「Python数据之道」分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。前文链接如下：
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图
上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制，当然也包括了具体的插值过程，详细内容大家可以点击下方链接查看：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
编写Python程序，调用OpenGL，绘制和拼接三次贝塞尔曲线，鼠标左键单击某个控制点可以移动其位置从而调整曲线形状，单击空白处可以增加控制点，每增加3个控制点就会多绘制一条三次贝塞尔曲线，右键单击最后一个控制点可以将其删除。
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们，希望本期推文对你有所帮助
今天我要向大家介绍一下如何使用Python 进行绘图，学会了基本绘图后，你就可以使用电脑绘制出很多漂亮的图形了，先给大家展示几幅使用Python 绘图完成的精美图案吧。
最近在修订《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书的部分章节时，发现在介绍森林图(forest plot) 的绘制方法较为繁琐，决定重新进行修订，当然，修订后的代码和介绍会发布到我们的学习圈子中。今天这篇推文就介绍一下Python绘制森林图的一个超简单工具包-MyForestPlot。
最近着手准备使用R-ggpot2进行图表绘制，当然，Python可视化图表绘制也不能落下，所以，后面的推文我尽量会推出两种教程
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