1 语法 ax = plt.gca(projection='3d')ax.plot_surface(x,y,z,rstride=行步距,cstride=列步距,cmap=颜色映射) gca(**kwargs) 在当前图像上,获取与给定关键字args匹配的当前Axes的当前Axes实例,若不存在,则会返回一个新创建的实例. 帮助文档中的一个示例 plt.gca(projection='polar') If the current axes doesn't exist, or isn't a pol

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形 建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式:              1.获取当前文件夹下的1.log文件              2.将数据格式化为矩阵              3.以矩阵的列

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

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) 

最近常常使用matplotlib进行数学函数图的绘制,可是怎样使用matplotlib绘制动态图,以及绘制动态多图.直到今天才学会. 1.參考文字 首先感谢几篇文字的作者.帮我学会了怎样绘制.大家也能够參考他们的文字. http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/11731003:文字作者给出了数个演示样例的源代码.可是没有非常具体的解说.源代码面前无秘密.自己看吧. http://mytrix.me/2013/08/matplotlib-anim

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats rx1 = np.array([54.52, 55.14, 55.80, 56.43, 57.08, 57.71, 58.35, 58.97, 59.61, 60.25]) #纵坐标 t1 = np.linspace(20.5, 47.5, 10) #横坐标 a = stats.linregress(t1, rx1) #求线性回归方程 k =

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') u=np.linspace(-1,1,100) x,y=np.meshgrid(u,u) z=x**2+y**2 ax.plot_surface(x,y

今天终于测试了,发下来第一张试卷中只会做一小题.我蒙了!!! 所以呢,我现在再做一下,总结总结! 作函数 f(x)=2(x1-1)4+2x22 的三维图. 这道题要用到的知识点有函数meshgrid.mesh.surf. 'meshgrid'的用途是将向量转换为矩阵. 调用格式为:[X,Y]=meshgrid(x,y); 其中x=1:4;y=1:4;的向量转换为矩阵的每一行都是向量x.y.X.Y生成的是4*4的矩阵. 'mesh'.'surf'都是用来绘制三维曲面图 唯一的区别是:前者是画三维网

1.绘制三维图形的基本函数 最基本的三维绘图函数为plot3: plot3与plot用法十分相似,调用格式: plot(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,...,xn,yn,zn,选项n) 当x,y,z是同维向量时,则x,y,z,对应元素构成一条三维曲线: 当x,y,z是同维矩阵时,则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数. 例: 程序如下: t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t); y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

当我们学习python的时候,总会用到一些常用的模块,接下来我就详细讲解下利用两种不同的方式画饼状图.首先利用[Tkinter]中的canvas画布来画饼状图: from tkinter import Tk, Canvasdef DrawPie(): #创建窗口 windows=Tk() #添加标题 windows.title("画饼图") # 设置画布样式 canvas=Canvas(windows,height=500,width=500) # 将画布打包到窗口 canvas.pa

雷达图常用于对多项指标的全面分析.例如:HR想要比较两个应聘者的综合素质,用雷达图分别画出来,就可以进行直观的比较. 用Matplotlib画雷达图需要使用极坐标体系,可点击此链接,查看对极坐标体系的介绍:https://www.cnblogs.com/kallan/p/6738577.html. 下面,我们从五个方面(编程能力,沟通技能,专业知识,团队协作,工具掌握)来对路人甲和路人乙进行比较. 代码如下: import numpy as np from matplotlib import p

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv 首先查看一下数据文件的前5行: Name G MIN PTS FGM FGA FGP FTM FTA FTP ... \ 0 Dwyane Wade 79 38.6 30.2 10.8 22.0 0.491 7.5 9.8 0.765 ... 1 LeBron James 81 37.7 28.4 9.7 1

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/us-postage.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt postage=pd.read_csv(r"http://datas

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-population-by-age.xls 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取excel文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt population=pd.read_ex

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,

从事过CAD相关工作的都知道,CAD绘制的方式有二维平面图以及三维图形,三维图形,画三维图方式也是比较简单的.那当然三维图画完后一般还需要进行渲染操作,步骤也是比较简洁的.下面就来给大家操作一下CAD画三维图进行渲染的使用方法. CAD画三维图操作步骤: 1.先还是需要将CAD制图工作进行启动,之后就会进入到操作界面中,选择上方中的“文件”属性选项,点击其中的“新建”功能,就可以新建一个绘图窗口. 2.接着在选择工具栏中的“绘图”选项,在绘图的下拉框中找到“三维网格”选项,选择其中的“球体”进行