使用numpy与matplotlib.pyplot画图 1. 折线图 1 # -*- enccoding:utf-8 -*- 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' #用来正常显示中文 5 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文 6 plt.rcParams['axes.uni

上代码 wxml <canvas canvas-id="myCanvas" style="width:400px;height:400px;"></canvas> js const ctx = wx.createCanvasContext('myCanvas'), //canvas fsm = wx.getFileSystemManager(), //文件管理器 FILE_BASE_NAME = 'tmp_base64src', //文件名

import os import platform import sys from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * import numpy as np import matplotlib matplotlib.use("Qt5Agg") from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAg

QT之所以不能再任意控件上绘图是因为QT的事件过滤器把控件的绘图事件给过滤了. 在paintevent()函数中,通常需要设置QPainter对象,创建QPainter对象的同时需要指定绘图设备,即继承自QPainterDevice的子类作为绘图设备,绘制出来的图形将在这个设备上进行显示,Qt一共提供了4个这样的类,分别是QPixmap,QBitmap,QImage,和QPicture. 在控件上绘图又应该怎么办呢,我这以QLabel为例:使用事件过滤器来使QLabel对象捕获QEvent::P

保存 1.d3.js  (http://www.d3.org/)使用svg技术,展示大数据量,动态效果很好,但是API暴露的不好,得靠自己摸索. 2.http://raphaeljs.com/reference.html   基于svg封装的插件,API做的很好,也有一些demo. 3.http://www.jtopo.com/  基于HTML5的画图工具,画网络拓扑图很厉害很厉害.

1.画线条(实线,虚线) - (void)drawRect:(CGRect)rect {     CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();     [self drawXLine:context rect:rect];     [self drawLegend:context rect:rect]; } -(CGContextRef)drawXLine:(CGContextRef)context rect:(CGRect)rect

var C:TControlCanvas; begin C := TControlCanvas.Create; C.Pen.Color := clRed; C.Pen.Width := ; C.Control := Memo1; C.MoveTo( , ); C.LineTo( , ); C.Free; end;

网上都是别人转载的,下面是转载的代码,在Vue中根本不适用 var echartrunningstate = null; if (echartrunningstate && echartrunningstate.dispose) { echartrunningstate.dispose(); } echartrunningstate = echarts.init(document.getElementById("main")); echartrunningstate一直

不想开photoshop这么重的软件,但是对于屏幕截图有需要有一点处理.这时候我想起 windows上画图的好了. 搜索了一下,知道了 paintbrush 这个软件,于是下载试用了一下,果然很好. 软件是英文的,没有中文版.不过因为这个软件过于简单,并且单词用于都很简单,所以我感觉不会任何英文也能流畅使用. 官方网站:https://paintbrush.sourceforge.io/ 下载地址:https://paintbrush.sourceforge.io/downloads/ pain

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描

本人是奇葩,最近鼓捣了一套在mac上coding远程ubuntu上的theano代码的东东,记之以期造福后人. Overview: 下图是我的编程环境和网络环境 我期望能在本地mac机器上对远程的ubuntu theano server进行write.run.debug.view matplotlib图片. mac设置(参考这里) 考虑到在Mac本地调试一部分代码,我把mac也设置好了科学计算环境. 1.1 python mac安装xcode后会自带很多东西,python就是其中一个.但mac提

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP

最近在读<SRE Google运维解密>第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint(1,301,size = (300,225) ) a = {} for i

[转载说明] 本来没有必要转载的,只是网上的版本排版不是太好,看的不舒服.所以转过来,重新排版,便于自己查看. 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组. 这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴.那个轴长度为3. 又例如,在以下例子中,数组的秩为2(它有两个维度)

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP

因为用到theano写函数的时候饱受数据结构困扰 于是上网找了一篇numpy教程(theano的数据类型是基于numpy的) 原文排版更好,阅读体验更佳: http://phddreamer.blog.163.com/blog/static/18993409620135271852137/ 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想重新回忆下,请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python N

python下载链接     Numpy下载链接 python中Numpy包的安装及使用 Numpy包的安装 准备工作 Python安装 pip安装 将pip所在的文件夹添加到环境变量path路径中 下载相应的Numpy安装包,.whl格式.下载链接.   https://pypi.python.org/pypi/numpy 以上准备工作准备完毕之后,进行Numpy安装,先进入whl安装包的存放目录.比如在C盘: cd C:\ 1 再使用命令行安装: pip install numpy文件名.w

1.在图片上画图(直线,矩形,圆形,多边形) import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #给图片加线 #参数分别表示,起始和终止点的坐标,线的颜色,最后一个参数可以不填,代表线的粗细 #线的颜色使用BGR表示,越大代表成分越多,红(0,0,255),白(255,255,255) cv2.line(img,(0,0),(150,150),(0,0,255),10) #矩形,指定左上和右下

参考链接:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/9149762.html 更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html Matplotlib是一个2D绘图库,在绘图及显示效果方面更加出色,它和大名鼎鼎的matlab并不是一个软件,可以认为前者是后者迁移到Python上的图形库 使用: 安装matplotlib pip install matplotlib 我们先从简到繁,先绘制一组正弦和余弦图像,然后再逐步

Reference : http://my.oschina.net/u/175377/blog/74406 试验性的Numpy教程 原文来自Tentative NumPy Tutorial 目录 先决条件 基础篇 一个例子13 创建数组 打印数组 基本运算 通用函数(ufunc) 索引,切片和迭代 形状操作 更改数组的形状 组合(stack)不同的数组 将一个数组分割(split)成几个小数组 复制和视图 完全不拷贝 视图(view)和浅复制 深复制 函数和方法(method)总览 进阶 广播法