算法网上这哥们总结的还可以[1] ,但是使用matplotlib自定义colormap自己掌握的还不够,写在这里 希望达到的目标 使用什么样的颜色,可以自己定义 方便的调用其他人的色标, 使用一部分colormap 具体的步骤 首先申明利用cmaps和matplotlib两个库 import cmaps import matplotlib as mpl 利用cmaps调用ncl的colormap, ,这一步是取得ncl中的一个降水的18值的colormap[2] cc = cmaps.preci…

原文 利用try-catch判断变量是已声明未声明还是未赋值 这篇文章主要介绍了利用try-catch判断变量是已声明未赋值还是未声明,需要的朋友可以参考下 目的是如果一个变量是已声明未赋值,就可以直接赋值:并且不能改变变量的作用域 如果未声明的话,就重新声明, 在网上搜了下,常见的方法是if(typeof(a)=='undefined'){var a='ss';}, 但是这种方法对未声明或已声明未赋值的变量都会返回true.而且如果是这样: 代码如下: var a; function f(){…

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数…

matplotlib 是python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用. 首先看一下怎么基本画图的流程: import matplotlib.pyplot as plt #创建新的figure fig = plt.figure() #必须通过add_subplot()创建一个或多个绘图 ax…

模式识别的一个实验,要求画出贝叶斯决策的图.这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合.主要对于matplotlib的使用可以参照博客:webary 如果要绘制三维图像可以参考博客:python绘制三维图 具体实现: 接下来,就是对具体数据进行绘图了.比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码: x = range() # 横轴的数据 y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据 pl.plot(x, y) # 调用pylab的plot函数绘制曲线 pl…

实例的所有数据来源于吴恩达教授的机器学习数据,特此感谢.数据源可以前往course下载. 本文主要目地在于绘画二维的散点图,至于scatter的用法可以参见我之前的博客. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression def get_data(file_path): col_names = ['sc…

matplotlib  是Python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用吧. 一.引入matplotlib函数库 如果你使用的是windows平台,大家可以直接下载对应版本的matplotlib库的exe文件安装即可. 使用下面的命令引入matplotlib的pyplot模块: import…

目的是如果一个变量是已声明未赋值,就可以直接赋值,并且不能改变变量的作用域: 如果未声明的话,就重新声明, 在网上搜了下,常见的方法是if(typeof(a)=='undefined'){var a='ss';}, 但是这种方法对未声明或已声明未赋值的变量都会返回true.而且如果是这样: var a; function f(){ if(typeof(a)=='undefined') {var a=1;} } f(); console.log(a); 会显示undefined,因为f()里面只是…

环境:win10家庭版, Anocada的 Spyder 一.简单使用 使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线 import numpy as np #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib x = np.linspace(0,6,100) #在[0,6]平均分为100个print(x) #输出查看一下…

首先,电脑要安装到matplotlib库和numpy库,这可以通过到命令符那里输入“pip install matplotlib ”,两个操作一样 其次,参照下列代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,6,100) y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8 plt.plot(x,y,'k',color='r',linewidth=3,linestyle="-"…

各类绘图 ## 导入包 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ## 参数设置 #-------------------------01------------------------- large = 22; med = 16; small = 12 params = {'axes.titlesize': large, 'legend.fontsize': med, 'figu…

matplotlib是python中的一个画图库,继承了matlib(从名字上也看得出来)的优点和语法,所以对于熟悉matlib的用户来说是十分友好的. pylab和pyplot 关于pylab和pyplot,人们做过不少的讨论.这两个模块有哪些不同呢?pylab模块跟matplotlib一起安装,而pyplot则是matplotlib的内部模块.两者的导入方法有所不同,可选择其中一种进行导入. from pylab import * #或 import matplotlib.pyplot as…

一.处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制.处理.整理.分析的过程. 在这里,“数据”是指结构化的数据,例如:记录.多维数组.Excel 里的数据.关系型数据库中的数据.数据表等. 二.说说 Python 这门语言 Python 是现在最受欢迎的动态编程语言之一(还有 Perl.Ruby 等).近些年非常流行用 Python 建站,比如流行的 Python Web 框架 Django. Python 这类语言被称为脚本语言,因为它们可以编写简短粗糙的小程序,即脚本.不过这好像在说 Py…

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f…

[前言]最近在编写一个气象应用程序,用来显示某一时刻某一地区的气温等值线和风场,程序主要用到了第三方库matplotlib及Basemap.在编写的过程中发现,如果不进行擦除操作直接绘制新的等值线或风场,新的等值线(风场)会与原来的等值线(风场)叠加在一起,而绘制的等值线及风场没有单独的remove方法,所以如果想要擦除已经绘制的等值线就要将地图重新投影一遍,如果地图投影精度高一点,整个投影过程就会特别漫长.通过对等值线及风场的返回结果进行研究,我找到了一个不必重新投影地图就可将等值线及风场擦除…

imshow()是对图像进行绘制 imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组. cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间. 实例: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.在窗口上绘制完图片后,返回一个Axe…

以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行…

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析 读文件 利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词 由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这…

最近需要用到多选框,Asp.Net MVC自带的@Html.ListBox或@Html.ListBoxFor的显示效果太差,于是找到了Select2进行优化,并正式了解了多选框的操作方法. 首先介绍多选框的操作方法: 一.定义一个MultipleSelectModel public class MultipleSelectModel { public int[] MultipleItem { get; set; } } 二.在Controller中实例化MultiSelectList publi…

该脚本的目的:获取博客的排名和积分,将抓取时间,排名,积分存入数据库,然后把最近的积分和排名信息进行绘图,查看积分或者排名的变化情况. 整个脚本的流程:是利用python3来编写,利用selnium获取网页的信息,使用re正则表达式解析积分score和排名rank,用pymysql连接mysql数据库,最后利用matplotlib进行绘图. 首先创建db: xiaoshitou 创建表blog_rank: CREATE TABLE `blog_rank` ( `id` int(11) NOT N…

在进行数据分析时,绘图是必不可少的模式探索方式.用Python进行数据分析时,matplotlib和pandas是最常用到的两个库.1.matplotlib库的应用准备工作如下:打开ipython,输入命令分别导入numpy和matplotlib.pylab库. import numpy as np import matplotlib.pylab as plt 1)创建fig绘图第一步是创建绘图窗口fig. fig1 = plt.figure() 2)创建subplot在窗口上添加AxesSub…

1.安装位置 centos7虚拟机+python3.6 2.问题 2.1如果是使用的python2版本可以使用如下方式, #yum search matplotlib 返回如下: 已加载插件:fastestmirror, langpacks Loading mirror speeds from cached hostfile           * base: mirrors.zju.edu.cn          * epel: mirrors.ustc.edu.cn          * e…

1.Matplotlib简介及图表窗口 Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python.numpy.pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库 https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html title为图像标题,Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注,Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释. plt.plot( 数组 ) --> 图表窗口 plt.show( ) .  % matpl…

一.项目介绍 首先分析美国总统竞选这个项目是一个烂大街的项目,但是他的确是一个适合Python新手入门的数据处理项目. 本人在大二刚刚学习了Python数据处理,学习时间不超过5个小时,但是已经可以完成基本的数据处理了. 首先来看项目: 得到的数据就是又分csv文件(就是用逗号隔开的纯文本文件),如下: 而我们需要的是图形,可视化的数据,能够将数据直观的展现出来,结果如下: 好,废话不多说,来看看怎么处理数据. 二.项目操作 2.1数据的导入——将csv文件数据导入MySQL 由于我们的数据是放…

参考'LogisticRegression in MLLib' (http://www.cnblogs.com/luweiseu/p/7809521.html) 通过pySpark MLlib训练logistic模型,再利用Matplotlib作图画出分类边界. from pyspark.sql import Row from pyspark.sql import HiveContext import pyspark from IPython.display import display imp…

双y轴坐标轴图 今天利用matplotlib绘图,想要完成一个双坐标格式的图. fig=plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=…

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上…

利用python进行简单的图像处理:包括打开,显示以及保存图像 利用PIL处理 PIL(python image library) 是python用于图片处理的package.但目前这个package已经停止更新,因此使用Pillow,它由PIL发展而来. 首先要安装Pillow,运行如下命令: pip install Pillow 打开,显示以及保存图像: from PIL import Image img = Image.open('lena.png) #open the image img…

1:读入图像,显示图像与保存图像 代码: import cv2 img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) cv2.namedWindow('lena',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('lena',img) k=cv2.waitKey(0) if k==27: cv2.destroyAllWindows() plt.close() elif k==ord('s'): cv2.imwrite('lenagray.png'…

1. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 导入相关模块 # linestyle参数 plt.plot([i**2 for i in range(100)], linestyle = '-.') #不用设置的时候默认为直线‘-’ # '-' solid line style # '--' dashed line style # '-.' dash-d…