contour:轮廓,等高线 1.为等高线上注明等高线的含义: cs = plt.contour(x, y, z) plt.clabel(cs, inline=True, fontsize=10)#inline=True,表示高度写在等高线上 2.plt.contourf 与 plt.contour 区别: f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar: cb = pl

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

Difference between plt.draw() and plt.show() in matplotlib down voteaccepted plt.show() will display the current figure that you are working on. plt.draw() will re-draw the figure. This allows you to work in interactive mode and, should you have chan

.plt的作用是一个跳板,保存了某个符号在重定位表中的偏移量(用来第一次查找某个符号)和对应的.got.plt的对应的地址 .rel.dyn重定向表,在程序启动时就需要重定位完成. .rel.plt保存了重定位表的信息,可以使用lazy的连接方式 .got据说是保存了elf文件本身的各个符号的偏移量,即不要动态链接,未证明 .got.plt保存了重定位地址. 比如printf是一个重定位符号,需要连接该符号时过程是这样: main函数call  .plt段中的一个地址,这里的第一句话就是调转到.

转自https://blog.csdn.net/yzy__zju/article/details/85008603 Matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式,因此若想动态显示图像,则需要使用交互(interactive)模式. 阻塞模式是指在程序中遇到Plt.show()程序即停止,交互模式则会继续运行下去. 在交互模式下: 1.plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show() 2.如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用

目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 属性 说明 类型 x 数据 数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","

目录 目录 前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目录 前言 今天我们学习的是条形图,导入的函数是: plt.bar() 于 plt.barh (一)竖值条形图 (1)说明: 原函数定义: bar(x, height, width=0.8, bottom=None, , align='center', data=None, kwargs*) 常见的参

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

(一)竖条条形图 参数说明 参数 说明 类型 x x坐标 int,float height 条形的高度 int,float width 线条的宽度 0~1,默认是0.8 botton 条形的起始位置 也就是y轴的起始坐标 align 条形的中心位置 “center”,"lege"边缘 color 条形的颜色 “r”,“b”,“g”,“#123465",默认的颜色是“b” edgecolor 边框的颜色 同上 linewidth 边框的宽度 像素,默认无,int tick_la

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.colors import ListedColormap x=np.array([1,3]) y=np.array([1,4]) z=np.array([[2,3],[3,4]]) plt.xlim(1,3) plt.ylim(1,4) colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray'

contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap %matplotlib inline # 生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # 显示图像的最大范围 plt.rcParams['image.interpolat

之前几篇介绍exploit的文章, 有提到return-to-plt的技术. 当时只简单介绍了 GOT和PLT表的基本作用和他们之间的关系, 所以今天就来详细分析下其具体的工作过程. 本文所用的依然是Linux x86 64位环境, 不过分析的ELF文件是32位的(-m32). 大局观 首先, 我们要知道, GOT和PLT只是一种重定向的实现方式. 所以为了理解他们的作用, 就要先知道什么是重定向, 以及我们为什么需要重定向. 重定向(relocations), 简单来说就是二进制文件中留下的"

本文主要讲解动态库函数的地址是如何在运行时被定位的.首先介绍一下PIC和Relocatable的动态库的区别.然后讲解一下GOT和PLT的理论知识.GOT是Global Offset Table,是保存库函数地址的区域.程序运行时,库函数的地址会设置到GOT中.由于动态库的函数是在使用时才被加载,因此刚开始GOT表是空的.地址的设置就涉及到了PLT,Procedure Linkage Table,它包含了一些代码以调用库函数,它可以被理解成一系列的小函数,这些小函数的数量其实就是库函数的被使用到

PLT 全称:Procedure Linkage Table ,直译:过程连接表 由于在动态连接中,程序的模块之间包含了大量的函数引用,所以在程序开始执行前,动态链接会耗费较多的时间用于模块之间函数引用的符号查找以及重定位工作. 但是在程序实际运行时很多函数其实时没有调用到的,这里就时一个优化的点,于是就引入了延迟绑定技术(PLT). 基本思想: 但函数第一次被用到时才由动态连接器进行绑定(符号查找,重定位等),暂没用到就先不绑定.这样几句大大加快了程序的启动速度. PLT将GOT(Global

目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录 前言 饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None--) 参考文档:官方说明文档 属性 说明 类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分 list shadow 是否显示阴

1.plt.plot(x,y,color) 折线坐标图 import matplotlib.pyplot as plt h = np.linspace(1, 10, 10) v = np.linspace(20,30, 10) print(h, v) plt.subplot(221)plt.title('test') plt.ylabel('zongzuobiao') plt.xlabel('hengzuobiao') plt.plot(h, v, 'r') #参1 横坐标,参2 纵坐标 参3

目录 目录 前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析 目录 前言 散点图是用于观测数据的相关性的,有正相关,负相关,不相关 (一)散点图的基础知识 (1)说明 语法:plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha: 透明度 (2)源代码 我们来探讨身高与体重是否相关? im