参考链接:https://blog.csdn.net/You_are_my_dream/article/details/53457960 fill()填充函数曲线与坐标轴之间的区域: x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(2 * x) plt.fill(x, y1, color = "g", alpha = 0.3) fill_between()填充两个函数曲线之间的部分: def wave_cur

目录 package Process 解决中文乱码问题 simple_plot() scatter_plot() three_dimension_scatter() Jupyter notebook package import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axe

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS #

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) +

bar的参考链接:https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html 第一种办法 一种方法是每次都重新画,包括清除figure def animate(fi): bars=[] if len(frames)>fi: # axs.text(0.1,0.90,time_template%(time.time()-start_time),transform=axs.transAxes)#所以这样 time_text.s

matplotlib animation的官方文档: http://matplotlib.org/api/animation_api.html 接下来完成一个实时获取cpu数值,并绘图的功能. 1.动画的骨架 初始化空数据,初始化图形大小和背景颜色,插入子图(三个数字分别表示几行几列第几个位置),初始化图形(数据为空). xdata = [] ydata = [] fig = plt.figure(figsize=(18, 8), facecolor="white") ax = fig

import matplotlib.pyplot as plt import psutil import time # 第1步,导出通用字体设置 from matplotlib import font_manager #第2步,定义字体,引出字体模块和位置 my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/noto/simsun.ttf") plt.ion() #定义全局变量 cpu=[] ti

一.fig,ax = subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,squeeze,subplot_kw,gridspec_kw,**fig_kw)  创建画布和子图 nrows和ncols表示将画布分割成几行几列 例:nrows = 2,ncols = 2表示将画布分割为2行2列,并起始值都为0,当调用画布中的坐标轴时,ax[0,0]表示调用坐上角的,ax[1,1]表示调用右下角的: sharex和sharey表示坐标轴的属性是否相同,可选的参数:True,False,

最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用

文章目录 Line Plot One figure, a set of subplots Image 展示图片 展示二元正态分布 A sample image Interpolating images 插值图像? Clip path Contouring and Pseudocolor 轮廓与伪彩色 Histograms hist() Paths Three-dimensional plotting Streamplot 流线图? Ellipses 椭圆 Bar charts 条形图 Pie c

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color

http://www.itongji.cn/cms/article/articledetails?articleid=5029 最近美国把萨德系统部署到韩国,一时心血来潮就用python模拟最简单的弹道轨迹.希望能帮助各位初学者学习python数学建模和matplotlib动态可视化模拟. 发表一下政治观点:看了战争之王的朋友可以理解,和平是军火商的噩梦.为了赚取高额军火利润,美国军火商要不停制造全球仇恨和紧张.美国在亚太不停挑拨离间各个中,日,韩,朝鲜,菲律宾,制造仇恨和冲突.这是为了能借机卖

代码 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' labels=np.array(['第一周','第二周','第三周','第四周','第五周','第六周','第七周']) nAttr=7 data=np.array([0,

萨德系统是麻省理工学院的林肯实验室牵头开发的.林肯实验室可以说是美军方手中的一张王牌.二个反导系统(末段高空区域导弹防御(THAAD)系统,和 国家导弹防御系统(NMD))均由实验室牵头.它既是技术支撑方,同时又是关键技术的研制方,例如THAAD地基雷达(GBR),实验室负责任务书的拟定,并负责雷达的验收,而其中的目标识别算法等又是实验室提供并负责试验数据的录取和分析. 对于在韩国部署萨德的意义和目的,著名导弹专家.美国麻省理工学院终身教授泊斯托尔曾一针见血地指出:萨德对于防范朝鲜的劳动导弹并不

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

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容

目录 目录 前言 (一)需求分析 (二)随机数的动态图 1.思路分析: 2.源代码: 2.输出效果: 目录 前言 学习matplotlib已经到了尾声,没有必要再继续深究下去了,现今只是学了一些基础的操作,满足日常的需求,精力有限,时间不允许,以后有额外的需求,再去官网查一下,能用就好,今天我们来实战一下,绘制动态图. (一)需求分析 我的本科专业是学机械的,当然我也要往机械方向发展,我们老师给我这么一个任务: 在我们实验室有一台需要实时测试它的转速,有程序的接口,我需要把它在电脑绘制出来,实时

今天看到“Python实时监控CPU使用率”的教程: https://www.w3cschool.cn/python3/python3-ja3d2z2g.html 自己也学习如何使用Python matplotlib库画图,便照葫芦画瓢做了个动态的正弦曲线. 脚本如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as font_manager import numpy as np POINTS = 100 sin

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(2 * x) plt.plot(x, y1, label = "$ y = sin(x) $") plt.plot(x, y2, label = "$ y = sin(2 * x) $") plt.legend(loc = 3) plt.sh

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换