本周学习了初步的TVTK库的安装及使用方法,第一次通过tvtk.CubeSource方法建立了一个长方体对象.对TVTK的接触有了新的体会. 首先,在网上下载了以下五个库并按顺序通过pip指令在cmd里依次安装 VTK-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl numpy-1.12.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl traits-4.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl mayavi-4.5.0+vtk71-cp36-cp36m…

CubeSource对象是长方体数据源对象.本次在安装成功TVTK库的基础上显示一个长方体对象.通过以下代码,我们设置一个长宽高分别为1.0,2.0,3.0的长方体数据源并通过管线显示出来. from tvtk.api import tvtk#导入tvtk库 s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3.0) #创建长方体数据源并设置长宽高 m = tvtk.PolyDataMapper(input_connection=s.o…

一:TVTK库可视化实例 Plot3D文件知识:PLOT3D 数据格式 PLOT3D文件分为网格文件(XYZ 文件), 空气动力学结果文件 (Q 文件)和通用结果文件(函数文件 + 函数名称文件).网格文件中可加入所谓的IBlank参数. (一)标量数据可视化(等值面) generate_values()创建等值面 from tvtk.api import tvtk from Tvtkfunc import ivtk_scene,event_loop def read_data(): #导入数据…

推文:http://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 推文:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 资源下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 获取内容 TVTK库如何创建一个三维数据源,加载数据源,并对其三维可视化的过程,以及TVTK库管线. 实现3个实例:矢量数据的三维可视化,标量数据的三维可视化,空间数据轮廓…

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp…

转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种…

前言 在日常工作中,经常可以见到各种各种精美的热力图,热力图的应用非常广泛,下面一起来学习下Python的Seaborn库中热力图(heatmap)如何来进行使用. 本次运行的环境为: windows 64位系统 python 3.5 jupyter notebook ​ 1 构造数据 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib…

在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下绘制子图的步骤: 1.确定绘制的图形形状(如折线图/条状图/柱状图/饼图/散点图等) 2.填充x/y轴的数据 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图…

在做titanic分析的过程中,看了一些大神的想法,发现在分析数据的过程中,许多大神会使用到seaborn,plotly这些库,而我等小白仅仅知道matplotlib这个唯一的数据可视化库而已.上网查找资料后整理如下: 数据可视化库可以根据其应用场景来分为以下几类:基础的2D,3D图绘制库,交互信息可视化库,地图可视化库 基础的2D,3D可视化 主要包括了matplotlib和seaborn,其中seaborn又是基于matplotlib的高级可视化效果库. matplotlib是最基础的可视化…

号码值计算基础 NumPy至Python提供了高速的多维数组处理的能力.而SciPy则在NumPy基础上加入了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有差点儿和Matlab一样的处理数据和计算的能力了. NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org NumPy为Python带来了真正的多维数组功能.而且提供了丰富的函数库处理这些数组. 它将经常使用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数可以直接对数组进行操作,将本来须要在Python级别进行的循…