转自 https://my.oschina.net/swuly302/blog/94805 自定义matplotlib Created Saturday 08 December 2012 5.1 matplotlibrc文件 matplotlib使用matplotlibrc [matplotlib resource configurations]配置文件来自定义各种属性,我们称之为rc配置或者rc参数.在matplotlib中你可以控制几乎所有的默认属性:视图窗口大小以及每英寸点数[dpi],线

添加一句: import matplotlib matplotlib.rc('font', family='simhei') 其中family直接指示字体名字就行,比如simhei 注意:如果不能正常显示,请更新matplotlib 参考文献: http://stackoverflow.com/questions/10960463/non-ascii-characters-in-matplotlib

根据字符串对象的参数自动计算用来显示该字符串的UI控件的宽和高 1.  影响昵称Label的高和宽的因素: 字体和字号大小.文字多少.高度取决于是否固定了宽度(是否限制了最大的宽度和高度) 2. 使用字符串对象的boundingRectWithSize方法自动计算,该字符串对象显示时需要的的CGRect值 [字符串对象 boundingRectWithSize:CGSizeMake(MAXFLOAT, MAXFLOAT) options:NSStringDrawingUsesLineFragme

有时dedecms开发的网站在更换空间还原数据后,出现"系统基本参数"空白,而且可以看到tag也没有了. 大家不妨看看后台"数据库备份/还原"处,已经还原后的表格中dede_sysconfig.dede_sys_set .(dede_taglist)记录数为0. 其实解决的方法很简单,我们从头说起: 首先在原来空间将数据备份,并上传到新空间,在data/backupdata/文件夹里. 首先更换空间后,重新安装,如果你的网站根目录里还有install文件夹(如果已经

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

1.说明 1.1 多图: 221,222 212 ------------附最后讲解,这下更清楚了吧,取个名字:颠倒一下--- 1.2 多图 211 223,224 ------------附最后讲解,这下更清楚了吧----- 2.图 3.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.0

import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot. plt.figure()# 使用plt.figure创建一个图像窗口. # 使用plt.subplot来创建小图. plt.subplot(2,2,1)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图. plt.subplot(2,2,1) plt.p

一.链接激活时传递参数 $("a").click(function(){ var obj=$(this).attr("field"); //获取当前field 参数值 alert(obj);}); <ul> <li><a href=">第一段</li> <li><a href=">第二段</li> </ul> 二.获取url参数值 function g

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,

在CAD设计时,需要绘制样条线,用户可以设置样条线线重及颜色等属性. 主要用到函数说明: _DMxDrawX::PathLineTo 把路径下一个点移到指定位置.详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE dX 点的X坐标 DOUBLE dY 点的Y坐标 _DMxDrawX::DrawPathToSpline 把路径变成一个样条线. C#中实现代码说明: private void DrawSpline() { //把颜色改回黑白色 axMxDrawX1.DrawCADColorIndex = 0;

在CAD设计时,需要绘制样条线,用户可以设置样条线线重及颜色等属性. 主要用到函数说明: _DMxDrawX::PathLineTo 把路径下一个点移到指定位置.详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE dX 点的X坐标 DOUBLE dY 点的Y坐标 _DMxDrawX::DrawPathToSpline 把路径变成一个样条线. js中实现代码说明: function DrawSpline() { //把颜色改回黑白色 mxOcx.DrawCADColorIndex = 0; //把线型改成实

我添加了两个参数,首先后台: ReportParameter rp = ,,).ToString()); ReportParameter rp1 = new ReportParameter("Types", "本季度"); reportViewer.LocalReport.SetParameters((new ReportParameter[] {rp, rp1})); reportViewer.RefreshReport(); 然后在RDLC文件中添加参数关联,只

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure()#创建一个图像窗口 # 使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始作图, # colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan缺省, 默认跨度为1. ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3) ax1.plo

原来规则处理业务五十台服务器经常大量fgc,load飙高,我修改了jvm配置后,五十台服务器十多天没有任何异常,双十一中轻闲度过. 可是今天突然又有一台大量fgc,load飙高.分析了半天,回头一看,配置脚本漏推了.唯 一这一台漏推,唯有这一台异常. 因为都是消息处理,处理完消息立即就扔了,集群维护人员把young设置为最大堆的一半: -Xms4G -Xmx4G -Xmn2G 这样除掉Perm,  Old区一定小于2g,虽然大多时候对象在Young区就回收,可是一旦发生对象需要升代,那么Old区

在nginx里location里面设置 proxy_buffering off; 或者 proxy_buffering on; proxy_buffers 4 4k; proxy_busy_buffers_size 8k; proxy_max_temp_file_size 1024m;

#include <iostream> #include <fstream> #include <cstdlib> using namespace std; void file_it(ostream & os, double fo, const double fe[], int n); const int LIMIT = 5; int main(void) { ofstream fout; const char * fn = "ep-data.txt&

一个国际友人绘图遇到的问题,查了一手资料.主要参考的是这个老哥的做法(https://blog.csdn.net/wyquin/article/details/80508260) #totalSeed 为折线图对应的Y fig1, ax = plt.subplots() ax.plot(totalSeed, df.loc[:,'MACDhist_1']) ax.plot(df.loc[:,'MACDhist_2']) ax.plot(df.loc[:,'MACDhist_5']) ax.plot

最近项目有多处是用echarts的,有环形图,折线图,饼图,总结了一下. 本次主要讲环形图,折线图在下期. 这个是最终的效果图.下面附上代码 //三种占比 var myChartType = echarts.init(document.getElementById('type_chart')); var gailanTotal=""; option = { legend: { icon: "circle", orient: 'vertical', right: 50

博客地址:http://www.cnblogs.com/yudanqu/ Seaborn是对matplotlib的extend,是一个数据可视化库,提供更高级的API封装,在应用中更加的方便灵活.下面我简单介绍一下他的用法,实际应用的时候,可以直接从文档中查找这个库,这时候使用就很快捷了. 老样子,首先将使用它所需要的库导入进来,当然,其中包括numpy之类的是为了演示它的功能才导入的,大家要先理解一下每个库的作用. import numpy as np import pandas as pd

no display name and no $DISPLAY environment variable ============================ @Neil's answer is one (perfectly valid!) way of doing it, but you can also simply call matplotlib.use('Agg') before importing matplotlib.pyplot, and then continue as no