学习并尝试了利用matplotlib进行3D函数图像的绘制 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图用的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 绘制3D坐标的函数 import numpy as np def fun(x, y): return np.power(x, 2) + np.power(y, 2) fig1 = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig1) # 用这个

3D图形在数据分析.数据建模.图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制,包括3D散点.3D表面.3D轮廓.3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制. 准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下,执行: pip install --upgrade ma

机器学习三剑客:numpy.pandas.matplotlib NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵. pandas 是基于numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的. Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 柱状图bar from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib # 显示图表,仅

代码中数据从 www.wunderground.com/history/ 下载 #coding=utf-8 import csv from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt # 从文件中获取日期和最高气温 filename = 'sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row = next

一.绘制三点图 """ 三月份最高气温 a = [12,15,18,6,7,5,6,8,9,10,15,10,4,5,11,10,5,6,12,15,10,5,14,10,10,12,16,5,3,5,5,5,6] """ from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager y = [12,15,18,6,7,5,6,8,9,10,15,10,4,5,1

一.使用subplots绘制子图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline x = np.arange(1,100) #print(x) #划分子图将画布分为2x2的画布 fig,axes = plt.subplots(2,2) axe1 = axes[0,0] axe2 = axes[0,1] axe3 = axes[1,0] axe4 = axes[1,1] #画布大小和分辨率 fig

#导入相关包from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib from matplotlib import font_manager #初始化数据 y1 = [1, 0, 2, 3, 5 ,6 ,8, 9, 8, 1, 2,1] y2 = [1, 1, 0, 3, 5, 8, 2, 7, 2, 5, 2,1] x = range(1,13) #创建画布,设置画布大小和分辨率 plt.figure(figsize=(20, 8),dpi=

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

我们都知道,图表在ASP.NET技术中是一种特别受欢迎而又很重要的工具.图表是表示数据的图形,一般含有X和Y两个坐标轴.我们可以用折线,柱状,块状来表示数据.通过图表控件,我们即能表示数据又能比较各种图表的数据,例如比较去年和今年的收入.图表的类型也有很多,如柱状图.折线图.条形图.组合图等等. 这篇文章将阐述如何在ASP.NET中如何制作3D图表.首先,我将展示如何绘制出一个简单的图表. 简单图表的步骤 步骤1 新建一个"ASP.NET Empty Web Site". 步骤2 在S

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

在说3D图表以前,首先要明确两个概念,一个是数据的维度,一个是呈现数据载体的维度.对于数据的维度,一维的数据呈现,但是呈现的载体是二维的平面图,比如饼图: 已经能够很清晰地观察到数据的分布情况.数据如果增加一个维度,变成二维,呈现载体依然是二维的平面图: 数据表达依然是清晰的.但是,倘若再增加一维,这个时候就面临了两个问题: 数据的维度增加,复杂性也增大了: 计算机发展到现在,绝大多数情况下数据载体依然是二维的平面图,如何展示三维的数据呢? 这两个问题中,第一个问题从本质上说,无法解决.数据的维

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

Axes3D.plot(xs, ys, *args, **kwargs) 绘制2D或3D数据 参数 描述 xs, ys X轴,Y轴坐标定点 zs Z值,每一个点的值都是1 zdir 绘制2D集合时使用z的方向 其他的参数:plot() Python代码: import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mpl.rc

最近在做一个“基于C#语言的电炉温控制软件设计”的设计,我在大学并不是专业学习C#语言编程的,对C#的学习研究完全是处于兴趣,所以编程技术也不是很厉害,遇到问题多参照网络上的开源码. 这不,在做这个课题的时候就遇到了这么一个问题,既然是要控制电炉温,就离不开温度曲线的实时绘制显示,就希望能够有那么一个控件能够完成曲线绘制,寻遍网络,尝试过许多控件,也试过VisualStudio2015中的Chart控件,效果都不是很好.有的网友说在Panel中直接DrawLine就行,我觉得更不行,CSDN中也

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

来自:https://www.jb51.net/article/139349.htm 3D图形在数据分析.数据建模.图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点.3D表面.3D轮廓.3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制. 准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹

3D 图形需要的数据与等高线图基本相同:X.Y 数据决定坐标点,Z 轴数据决定 X.Y 坐标点对应的高度.与等高线图使用等高线来代表高度不同,3D 图形将会以更直观的形式来表示高度. 为了绘制 3D 图形,需要调用 Axes3D 对象的 plot_surface() 方法来完成. 下面程序将使用与前面等高线图相同的数据来绘制 3D 图形,此时将看到程序会以更直观的形式来显示高度. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mp

文章系本人原创,转载请保持完整性并注明出自<四火的唠叨> 在说3D图表以前,首先要明确两个概念,一个是数据的维度,一个是呈现数据载体的维度.对于数据的维度,一维的数据呈现,但是呈现的载体是二维的平面图,比如饼图: 已经能够很清晰地观察到数据的分布情况.数据如果增加一个维度,变成二维,呈现载体依然是二维的平面图: 数据表达依然是清晰的.但是,倘若再增加一维,这个时候就面临了两个问题: 数据的维度增加,复杂性也增大了: 计算机发展到现在,绝大多数情况下数据载体依然是二维的平面图,如何展示三维的数据

LightningChart解决方案:XY和3D图表(Polymer Char GPC-IR-工程案例) 所在行业:石化公司成立时间:1992年LightningChart解决方案:XY和3D图表 Polymer Char GPC-IR Polymer Char成立于西班牙的瓦伦西亚,为聚烯烃制造有关行业提供仪器和服务,例如凝胶渗透色谱法(GPC /SEC),化学成分分布,双变量分布,高温HPLC,可溶性分数测定,质量控制,内在粘度测量,制备分馏和红外检测. 该公司以其先进的虚拟仪器软件体系结构

今天讲解下如何使用Python绘制各种Excel图表,下面我们以绘制饼状图.柱状图.水平图.气泡图.2D面积图.3D面积图为例来说明. import openpyxlfrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl.chart import ( Reference, Series, PieChart, BarChart, BubbleChart, AreaChart, AreaChart3D) 绘制饼图 wb = openpyxl.Workbook()ws =