python画点连线_pythonmatplotlib在指定的两个点之间连线⽅
法
python matplotlib 在指定的两个点之间连线⽅法
为了到matplotlib在两个点之间连线的⽅法真是费了好⼤功夫,最后还是决定⽤简单的 plt.plot 来解决。如果有好多对点,则可以通过循环实现连接,还可以⽤ plt.arrow 画箭头,具体可参考这⾥
import matplotlib.pyplot as plt
python怎么读csv数据x = [[1, 3], [2, 5]] # 要连接的两个点的坐标
y = [[4, 7], [6, 3]]
for i in range(len(x)):
plt.plot(x[i], y[i], color='r')
plt.scatter(x[i], y[i], color='b')
画出来的效果是这样的
下图是我画的股票⽇内分时图,⽐较复杂,但效果不错
以上这篇python matplotlib 在指定的两个点之间连线⽅法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,也希望⼤家多多⽀持我们。
时间: 2018-05-24
今天想直观的展⽰⼀下数据就⽤到了matplotlib模块,之前都是⼀张图只有⼀条曲线,现在想同⼀个图⽚上绘制多条曲线来对⽐,实现很简单,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂⽔寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import
matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切⽚.转置 '
本⽂实例为⼤家分享了Python调⽤Matplotlib绘制分布点添加标签的具体代码,供⼤家参考,具体内容如下 添加标签的⽬的 代码 截图 ⽬的上⽂介绍了根据图像的⼤⼩作为坐标来绘制分布点图.⽼⼤⼜给了我⼀个任务,我绘制完,每次将图保存,发给她,但是图⽚中的点的坐标是不能显⽰了,所以她让我给每个点添加个label,⽽且label是该点的横纵坐标. 代码 import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import rand import nu
这篇⽂章主要介绍了python matplotlib给图中的点加标签,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细,对⼤家
的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在写论⽂⽤到matplotlib画散点图,想着如果能把每个点对应的ID打在点的旁边就好了,经过⼀番搜索,最后到了⽅法. ⾸先是打点,先把所有的点画好,举例如下: p1 = ax.scatter(X[:,0], X[:,1], marker = '*', color = 'r', label='1', s=10) 再依次给每个点打
具有不同标记颜⾊和⼤⼩的散点图演⽰. 演⽰结果: 实现代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import
matplotlib.cbook as cbook # Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume,
adj_close from the mpl-data/example directory
Python调⽤Matplotlib代码绘制分布点,供⼤家参考,具体内容如下 绘制点图的⽬的 Matplotlib简介 代码 截图 1.绘制点图的⽬的 我们实验室正在做关于⼈脸识别的项⽬,其中在⼈脸检测后,会有些误检的图⽚,但是其中就有很多不符合的.很明显的是从图⽚⼤⼩,就可以过滤掉⼀部分.⽼⼤交给我的⼯作,就是通过绘制图⽚width,height的分布图,来到⼀个合理的阈值. 2.Matlablib简介 Matplotlib是⼀个Python的图形框架 下⾯是官⽹的例⼦ Matplotlib
python 版本 3.x ⾸先安装 PIL 由于PIL仅⽀持到Python 2.7,加上年久失修,于是⼀志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,⽀持最新Python 3.x,⼜加⼊了许多新特性,因此,我们可以直接安装使⽤Pillow. 所以 安装: pip install pillow 获取像素点 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA'
⼀.背景 近期项⽬即将开展,计划第⼀步就是实现数据的可视化,所以先学习⼀下数据展⽰相关Demo.选⽤Python2.7与Matplotlib来实现,平台采⽤Pycharm,值得⼀提的是,Matplotlib的安装前⾸先要安装Numpy包,但是在完成Numpy的安装之后,楼主不能在PyCharm平台下进⾏⾃动安装,或者CMD中使⽤类似pip install Matplotlib,参考⽹上解决⽅案后采⽤直接去官⽹下载相应的安装包直接运⾏安装到相关⽬录下.在此就不赘述了. ⼆. 参考 Python语⾔
⽆论你⼯作在什么项⽬上,IPython都是值得推荐的.利⽤ipython --pylab,可以进⼊PyLab模式,已经导⼊了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使⽤相关库的功能. 本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理,⽅便查. 这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK).对于⼤部分⽤户⽽⾔,默认的后端就已经够⽤了.Pylab模式
1 matplot⼊门指南 matplotlib是Python科学计算中使⽤最多的⼀个可视化库,功能丰富,提供了⾮常
多的可视化⽅案,基本能够满⾜各种场景下的数据可视化需求.但功能丰富从另⼀⽅⾯来说也意味着概念.⽅法.参数繁多,让许多新⼿望⽽却步. 据我了解,⼤部分⼈在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想⼤家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体⼤⼩等等.⽆论针对哪⼀个问题,往往都有多种解决⽅法,搜索
⼯作中偶尔需要做客流分析,⽤pyplot 库绘图.⼀般情况下, x 轴刻度默认显⽰为数字. 例如: 我希望x 轴刻度显⽰为星期⽇期. 查询pyplot ⽂档, 发现了 xtick() 函数可以修改刻度. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #val_ls =
[np.random.randint(100) + i*20 for i in range(7)] scale_ls = range(7) index_ls =
Matplotlib是⼀个很好的作图软件,但是python下默认不⽀持中⽂,所以需要做⼀些修改,⽅法如下: 1.在python安装⽬录的Lib⽬录下创建ch.py⽂件. ⽂件中代码为: 保存,以后通过以下代码调⽤: #-*-coding:utf-8-*- #⽂件名: ch.py def set_ch(): from pylab import Params['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 Params['axes
我就废话不多说啦! dpi=1 600×400 dpi=2 1200×800 dpi=3 1800×1200 ........ dpi=21 (21×600)×(21×400) --->
12600×8400 ⽰例代码: ............... ............... plt_temp=y_axis size(len(y_axis) , 1)
plt_atenate((plt_arr,plt_temp ), axis=1) #print
在绘制正负样本在各个特征维度上的CDF(累积分布)图时出现了以下问题: 问题具体表现为: 1.⼏个负样本的数据点位置倒错 2.X轴刻度变成了乱七⼋糟⼀团⿁东西 最终解决办法 造成上述情况的原因其实是由于输⼊matplotlib.plot()函数的数据x_data和y_data从CSV⽂件中直接导⼊后格式为string,因此才会导致所有数据点的x坐标都被直接刻在了x轴上,且由于坐标数据格式错误,部分点也就表现为"乱点".解决办法就是导⼊x,y数据后先将其转化为float型数据,然后输⼊p
数据库索引,相信⼤家都不陌⽣吧. 索引是对数据库表中⼀列或多列的值进⾏排序的⼀种结构,使⽤索引可快速访问数据库表中的特定信息.作为辅助查询的⼯具,合理的设计索引能很⼤程度上减轻db的查询压⼒,db我们都知道,是项⽬最核⼼也是最薄弱的地⽅,如果压⼒太⼤很容易产⽣故障,造成难以预计的影响.所以,不管是⽇常开发还是⾯试,索引这⼀块知识体系都是必须掌握的. 当然,虽说是必须掌握,但索引的知识点很多,很多初学者经常会遗漏,这也是我为什么想写这篇知识点总结的原因,既是给读者的分享,也是给⾃⼰⼀次全⾯的复习,
上⼀篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.⼀次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建⼀个或者多个axes,然后通过axes实例调⽤各种⽅法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本⾝的各种⽅法亦
或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上⼀节的内容,展开介绍三⼤容器元素创建即通过三⼤容器可以完成的常⽤设置. 1 figure 1.
1.Figure和Subplot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建⼀个Figure fig = plt.figure() #不能通过空figure绘图,必须使⽤add_subplot创建⼀个或多个subplot #图像为2x2,第三个参数为当前选中的第⼏个 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot
本⽂实例讲述了Python使⽤matplotlib绘图⽆法显⽰中⽂问题的解决⽅法.分享给⼤家供⼤家参考,具体如下: 在python中,默认情况下是⽆法显⽰中⽂的,如下代码: import matplotlib.pyplot as plt # 定义⽂本框和箭头格式 decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8") leafNode = dict(boxstyle = "round4", f
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198,我们将在24小时内删除。
发表评论