有时默认的图例位置不符合我们的需要,那么我们可以使用下面的代码对legend位置进行调整. plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2)) 其中,第一个参数loc,设置它可以遵循以下的表格 String Number upper right 1 upper left 2 lower left 3 lower right 4 right 5 center left 6 center right 7 lower cent

matplotlib的官方网址:http://matplotlib.org/ 问题 Python Matplotlib画图,在坐标轴.标题显示这五个字符 ⊥ + - ⊺ ⨁,并且保存后也能显示   http://q.cnblogs.com/q/68725/ matplotlib可以嵌入tex代码,画出的图形添加文字更加的漂亮. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-4, 4, 0.1) f1 = np.

除了每个单元行左边的删除和新增图标,UITableView还支持在单元行的右侧显示一个供用户拖拉调整排序位置的控件. 不过如果要显示此控件,UITableView的数据源需要实现以下的方法. -(void)tableView:(UITableView *)tableview moveRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)fromIndexPath toIndexPath:(NSIndexPath *)toIndexPath 这样当UITableView进入编辑模式时,右侧的

按方向键时,如果调整的位置过大,可以使用 Ctrl + 方向键.

一.语法简介 plt.legend(loc=2,edgecolor='red',facecolor='green',shadow='True',fontsize=10) #edgecolor 图例边框线颜色 facecolor 图例背景色 shadow 是否添加阴影 title 图例标题 fontsize 设置字体大小 ''' 设置图例位置loc参数简介 best 0 根据图标区域自动选择最合适的位置 upper right 1 右上角 upper left 2 左上角 lower left 3

1.介绍 把每个图都看作一个对象,图中的每一个部分也是对象.——所有的一切都是对象. 工具——ipython notebook 是python里边用的最多的2D&3D的会图库,开源免费库,使用方法和matlab类似 是一个网页版的ipython,可以利用网页的特性展现一些副文本. 网络版的:https://try.jupyter.org/ 打开之后如下图所示: 点击右上角new,然后选择python2 输入程序即可. 用它就可以不用安装各种库啊啥的,只要有一个浏览器就可以了.还可以写笔记.还可以

正弦图像: #coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)#控制图形的长和宽单位为英寸,# 调用figure创建一个绘图对象,并且使它成为当前的绘图对象.plt.figure(figsize=(8,4))#$可以让字体变得跟好看#给所绘制的曲线一个名字,此名字在图示(legend)中显示.# 只要在字符串前后添加"$&qu

%单y轴 plot(t*1e+,abs(iGG)/max(abs(iGG)),); axis([-,,,]) xlabel('时间/ns'); ylabel('幅度/a.u.'); ,'FontName','宋体');%设置标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置X坐标标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置Y坐标标题字体大小,字型 )%设置坐标轴字体大小,字型 text(,'FontName','T

###内部图表大小是与div容器大小位置相关的,如果想调整图表大小位置,调整div的属性就可以了### ###如果是想调整图表与div间上下左右留白,则设置grid属性就可以了### 如图所示: 具体如下: myChart.setOption({ title:{ text:"价格指数" }, grid:{ x:, y:, x2:, y2:, borderWidth: }, .... 我在网上还找了一个其他的说法(但是我的图表没有起效,但是如果上面的方法不起效的话,也还是可以试试的,仅作

X1D=np.linspace(-4, 4, 9).reshape(-1,1) X2D=np.c_[X1D, X1D**2] y = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]) plt.figure(figsize=(11, 4)) #这个范围是怎么知道的?经验值 pprint(np.zeros(4)) plt.subplot(121) plt.grid(True, which="both") plt.axhline(y=0, color='k') #

用matplotlib.pyplot的subplots命令可以很方便的画对称的子图,但是如果要画非对称的子图(如下)就需要用GridSpec命令来控制子图的位置和大小: 而上图的结构可以用一下两种方式画: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec fig = plt.figure(1) gs = GridSpec(3, 3) ax1 = plt.subplot(gs[0, :]) ax2 =

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置. 首先对于存在缺失值的数据,如下所示 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6)) # Make a few areas have NaN values df.iloc[1

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的明度调整: 我们知道,一般的非线性RGB亮度调整只是在原有R.G.B值基础上增加和减少一定量来实现的,而PS的明度调整原理还得从前面那个公式上去找.我们将正向明度调整公式: RGB = RGB + (255 - RGB) * value / 255 转换为 RGB = (RGB * (255 - value) + 255 * value) / 255, 如果value用1表示最大值255,则为 RGB = RGB * (1 - value) + 25

在用python的 matplotlib 画图的时候,在图表上面有中文乱码问题,如下的: 解决过程: 平台:windows,python2.7步骤一:打开设置文件 import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() 会显示matplotlibrc文件的地址: E:\Anaconda2-4\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc 步骤二:修改matplotlibrc文件将文件中的 #font.

很久没有matplotlib了,今天画图的时候发现了一个很小的问题....明明加了legend(),图表会出来,却无法正常显示图例.最后发现只要在plt.plot()加label图例就可以正常显示了.

python有一个图像处理库——PIL,可以处理图像文件.PIL提供了功能丰富的方法,比如格式转换.旋转.裁剪.改变尺寸.像素处理.图片合并等等等等,非常强大. 举个简单的例子,调整图片的大小: import Image infile = 'D:\\original_img.jpg' outfile = 'D:\\adjust_img.jpg' im = Image.open(infile) (x,y) = im.size #read image size x_s = 250 #define s

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的饱和度调整算法,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22992961 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name = 'D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg' img=io.imread(file_name) img = im

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的亮度调整,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22991683 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) Increment

本文用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22992833 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fr

本文用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当增量等于-255时,是图像对比度的下端极限,此时,图像RGB各分量都等于阈值,图像呈全灰色,灰

调整Title字体位置 [button setTitleEdgeInsets:UIEdgeInsetsMake(10, 0, 0, 0)]; 四个參数分别代表:上边界,左边界.下边界,右边界 改动UIButton setTitle字体颜色 [button addTarget:self action:@selector(clickAction) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];