更多参考用python的matplotlib包绘制热度图,pyHeatMap:使用Python绘制热图的库。
既然要用python画一面国旗,首先就能想到用python中的图画库俗称小海龟,也就是老朋友turtle,之前画爱心时也用到的它。
在GitHub上,可以通过搜索spider,找到关于Python的爬虫项目,里边只有你想不到,没有Python做不到的。
大家知道马赛克画是什么吗?不是动作片里的马赛克哦~~ 马赛克画是一张由小图拼成的大图,本文的封面就是我们的效果图,放大看细节,每一块都是一张独立的图片,拼在一起组成一张大图,感觉像是用马赛克拼出来的画,所以叫马赛克画。看到网上的一些马赛克画觉得很酷,于是自己用Python实现了一下将一张原图转换成马赛克画。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
小学生要学Python,高考要加入Python,你常玩的手机游戏是Python写的,人工智能首选语言是Python,现在连微软官方Excel都要把Python作为官方语言!
感觉还挺好玩的,上面两个源码已经整理完毕,拿走替换掉图片文字就能用,感兴趣的读者可以下载(链接:https://pan.baidu.com/s/1ZDHGmStbz3VC0JZH5xczVg 密码:px5o)
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
rmse = np.sqrt(np.mean((np.array(actual_values) - np.array(predicted_values))**2)) 将对应的数据填入括号即可
这段代码首先导入了numpy和matplotlib.pyplot库。然后,我们创建了一个在0到2π之间均匀分布的一维数组t。接下来,我们使用t来计算爱心曲线的x和y坐标。最后,我们使用matplotlib的plot函数来画出爱心,并使用axis函数来设置坐标轴的属性。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
今天把运维开发的体系做了一层梳理,基本把一个整体的脉络理清楚了,这部分的内容也会不断萃取和整理,希望能够给大家一些参考。
这个工具可以非常方便的画出各种类型的图,是下面这位小哥哥开发的,来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
其实主要就是使用qrcode.QRCode.print_ascii()方法在终端画二维码。接下来介绍使用方法。
AI 科技评论按:本文作者言有三,个人公众号“有三AI”,原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60146525。正文内容如下:
Python 凭借语法的易学性,代码的简洁性以及类库的丰富性,赢得了众多开发者的喜爱。下面我们来看看,用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能
1. 相信使用过MATLAB的朋友都知道,二维曲线的绘制(plot命令)可以画出具有相同向量长度的(X,Y),如果X,Y 的长度不一致,使用plot命令时就会报错。
NN-SVG 可以非常方便的画出各种类型的图,其作者是下面这位小哥哥开发的,他来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包。
最近在做Python项目开发的时候愣是发现了好多好玩的小项目,并且都是代码量较少容易上手的,所以今天就来和小伙伴分享一些Python从一行代码到三十行代码都有哪些好玩的项目。之后大灰狼也会在这里持续更新更多好玩的项目。
对于等高线,大家都是比较熟悉的,因为日常生活中遇到的山体和水面,都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面,顾名思义,就是在三维空间“高度一致”的曲面。当然了,在二维平面上我们所谓的“高度”实际上就是第三个维度的值,但是三维曲面所谓的“高度”,实际上我们可以理解为密度。“高度”越高,“密度”越大。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib,就衍生出 Scikit-Plot。
本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
1、 Import 函数 from 库,往后可以直接使用 函数 import库,要使用函数则需 库.函数。
Visdom PyTorch可视化工具 本文翻译的时候把 略去了 Torch部分。 项目地址 一个灵活的可视化工具,可用来对于 实时,富数据的 创建,组织和共享。支持Torch和Numpy。 总览 基
开发策略时,如何直观地检查自己的交易逻辑是否正确?代码所实现的和自己的策略逻辑是否一致?moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了一个可以用于回测的交互K线工具。感谢moonnejs的分享!
杨紫和肖战的《余生请多指教》于3月15日起腾讯视频全网独播,湖南卫视金鹰独播剧场晚8:20播放。
创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
一年一度的狗粮大会又要在这骚动的春夏之交“5·20”开始了,面对情人节、“5·20”、七夕以及各种各样的纪念日里,如何向自己的女朋友表达爱意?
科研绘图在国外已经非常流行,且被高度重视,国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
以后我就用这篇博客给大家分享一下有趣的Python图形库(tutle海龟画图) ,一些优秀的作品
r与python差异比较大的一个地方就是,python的机器学习算法集中程度比较高,比如sklearn,就集成了很多的算法,而R语言更多时候需要一个包一个包去了解,比较费时费力,对于python转过来的朋友非常不友好,抽空整理了工作中常用的R包如下:
行哥看过很多技术类表白的文章,不是画爱心,就是做词云图或者拼接照片。也许这些用来学技术有点意思,但是要用来表白的话,对方很可能觉得你是个好人。没有选择和答复的表白都是在耍流氓
俄罗斯方块是儿时最经典的游戏之一,刚开始接触 pygame 的时候就想写一个俄罗斯方块。但是想到旋转,停靠,消除等操作,感觉好像很难啊,等真正写完了发现,一共也就 300 行代码,并没有什么难的。
根据(https://bbs.csdn.net/topics/110051940)认为引入 jcommon.jar,log4j.jar 可以解决这个问题,事实证明,的确如此!
不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
tensorflow,pytorch,mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板,那有没有一种方法更加具有通用性呢?我们会在论文中,相关文献中看到各种神经网络可视化的图形,有平面图形,三维立体图形,觉得很美观,你一定很好奇,这是不是使用绘图软件画的,还是只是用办公软件画的?对于人工智能研究者,那就太low了,人工智能都搞得定,还能被几幅图像给难住?本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
最近几天冰墩墩超级火,火到什么程度呢?朋友圈天天都是冰墩墩可爱照片,公众号都是教编程画冰墩墩的,视频号都是冬奥视频,到处冰墩墩,最直接的体现还得数:各大电商平台根本抢不到冰墩墩周边玩偶。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix-ii/ 给定一个正整数 n,生成一个包含 1 到 n2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云