科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个

#KochDrawV1.pyimport turtledef koch(size,n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: turtle.left(angle) koch(size/3,n-1) def main(): turtle.setup(800,400) turtle.penup() turtle.goto(-300,-50) turtle.pendown() turtle.pensize(2) k

import turtle as t def kehe(size,n): #递归函数 if n==0: t.fd(size) #阶数为0时,为一直线 else: for i in [0,60,-120,60]: t.left(i) kehe(size/3,n-1) def main(): t.screensize(600,600,"black") #调整画布大小,设置背景色为黑色 #t.setup(600,600,0,0) t.penup() t.goto(-100,100) t.pe

pyinstaller 简单使用 (cmd命令行) pyinstaller -F <文件名.py> Pyinstaller库常用参数 参数 描述 -h 查看帮助 --clean 清理打包过程中的临时文件 -D,--onedir 默认值,生成dist文件夹 -F,--onefile 在dist文件夹中只生成独立打包文件 -i <图标文件名.ico> 指定打包程序使用的图标(icon)文件 1.CD到目录下 或者直接在目录地址栏cmd 2. 输入打包命令 3. 打包完成后多出来的文件夹

#KochDraw.py import turtle //海龟绘图 def koch(size, n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0, 60, -120, 60]: turtle.left(angle) koch(size/3, n-1) def main(): turtle.setup(600, 600) turtle.penup() turtle.goto(-200, 100) turtle.pendown() turtl

科赫曲线是一种分形.其形态似雪花,又称科赫雪花.雪花曲线.瑞典人科赫于1904年提出了著名的“雪花”曲线,这种曲线的作法是,从一个正三角形开始,把每条边分成三等份,然后以各边的中间长度为底边.分别向外作正三角形,再把“底边”线段抹掉,这样就得到一个六角形,它共有12条边.再把每条边三等份,以各中间部分的长度为底边,向外作正三角形后,抹掉底边线段.反复进行这一过程,就会得到一个“雪花”样子的曲线.这曲线叫做科赫曲线或雪花曲线. 给定线段AB,科赫曲线可以由以下步骤生成:      (1)将线段分成

本章绘图要点: turtle模块:python标准库自带的一个模块,可用来绘制二维图形.该模块封装了底层的数据处理逻辑,向外提供了更符合手工绘图习惯的接口函数,适用于绘制对质量.精度要求不高的图形. 递归:当所绘制的图形需要多次嵌套重复计算时,可采用递归策略降低程序的复杂性,减少程序的代码量. 海岸线 独上高原,眺望沧海,海洋与陆地之间,蜿蜒而行的海岸线有多长呢?这个问题似乎很简单.按照传统的几何和数学观点,有形状的东西应该都可以被测量.例如,我们可以通过尺子来测量方桌的长和宽,从而获得它的周长

matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation # First set up the figure, the ax

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化.借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形.下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴. matplotlib简介 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.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery

使用matplotlib绘制多个图形单独显示 一 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自变量数组 x= np.linspace(0,2*np.pi,500) #创建函数值数组 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x*x) #创建图形 plt.figure(1) ''' 意思是在一个2行2列共4个子图的图中,定位第1个图来进行操作(画图). 最后面那个1表示第1个子图.那个

用matplotlib绘制每次交易的盈亏三角形 结果: 代码: python def plot_trade_triangle(self): # plot each trade as a trade-triangle, and annotate pnl trade = self.trade equity = self.equity.equity fig,ax=plt.subplots() for dt, row in trade.iterrows(): bars = row.buybar, row

Python——使用matplotlib绘制柱状图 1.基本柱状图           首先要安装matplotlib(http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot) 可以使用pip命令直接安装 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt num_list = [1.5,0.6,7.8,6] plt.bar(range(len(num_list)

NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率. numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数. bin数组中的连续元素用作每个bin的边界. import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,5

python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七: 有一个m*n维的矩阵(data),其元素的值代表高度 构造两个向量:x(1*n)和y(1*m).这两个向量用来构造网格坐标矩阵(网格坐标矩阵m*n维,可见与data同) 构造网格坐标矩阵X,Y 进行颜色填充 画等高线 等高线的描述 删掉坐标系 1. 构造一下高度矩阵: def f(x,y): """ 计算高度的函数 :param x: 向量 :param y: 向量 :return: dim(x)*dim(y)维的矩

本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置图例字号 mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() # 设置三维图形模式 a

使用matplotlib绘制图像 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import numpy as np import seaborn as sns #描绘曲线图,可以对通过np.percentile获得数据的百分位 def draw_percentile(x,y): a=np.arange(0,1000) #获得a中91%分位的数值 t=np.percentile(a,91

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1  KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取