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

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

本文参考官方文档:http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 起步 新建一个matplotlib.figure.Figure对象,然后向其添加一个Axes3D类型的axes对象. 其中Axes3D对象的创建,类似其他axes对象,只不过使用projection='3d'关键词. import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

1.函数形式 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串(format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 ) 关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元组,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),*

步骤:1)先获取区域(县.镇)json数据 :2)使用echarts 绘制地图: 先上一波效果图(昆明市东川区) 一.获取区域json数据 1.下载工具"水经微图", 2.下载东川区,以及东川区各个镇的kml文件 选择影像--50M以下 注意:要下载,东川区,东川区下的每个镇: 3.打开网站(    http://geojson.io  ),合成地图生成json数据 点击open--file  打开从水径微图下载的文件,选择后缀名为.kml 的文件,从区到镇依次添加,不可以先添加镇 最

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.

让我们先看一个场景:你是公司销售部的员工,你手里有公司最近几年的销售额相关的数据,经理希望你预测下个月的销售额.盯着一堆数据,你或许会想到画一张XY坐标图,然后将每个月份的销售额标定为一个坐标.但是下个月的趋势是上升还是下降,值是多少,估计你只能凭感觉在坐标图上打一个点. 读完本文,你就有了很严谨的预测未来趋势的能力,不只是凭感觉哦. 假设存在下面一系列数据,第一行是区间值(例如第几个月),第二行的随着区间变化的值(例如销售额). 选中数据,菜单:插入->图表->散点图->带平滑线和数据

线图是由折线构成的图形,线图是把散点从左向右用直线连接起来而构成的图形,在以时间序列为x轴的线图中,可以看到数据增长的趋势. geom_line(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) 线图中的常用参数: group:线的分组 alpha:线的透明度

python3 读取txt文件数据,绘制趋势图 test1.txt内容如下: 时间/min cpu使用率/% 内存使用率/% 01/12-17:06 0.01 7.61 01/12-17:07 0.03 7.61 01/12-17:08 0.3 7.61 01/12-17:09 0.7 7.61 01/12-17:10 0.1 7.61 脚本如下: import matplotlib.pyplot as plt from itertools import islice import os a =

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

排序 (Ranking) 包点图 (Dot Plot) 包点图表传达了项目的排名顺序,并且由于它沿水平轴对齐,因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter17/chapter17 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 im

偏差 (Deviation) 面积图 (Area Chart) 通过对轴和线之间的区域进行着色,面积图不仅强调峰和谷,而且还强调高点和低点的持续时间. 高点持续时间越长,线下面积越大. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter14/chapter14 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl #

矩阵图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter9/chapter9 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter7/chapter7 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途. 然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数.第25和第75百分位数. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib

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+

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)

排序 (Ranking) 棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter16/chapter16 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import mat

相关图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter8/chapter8 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl