1.创建三维坐标轴对象Axes3D 创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'来实现,另一种是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D #figure:新的画布 fig=plt.figure() #axes:坐标轴 ax1=plt.axes(projection='3d') #ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')#画子图 plt.show()

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as np #bbb=[1 if (i <=0.5 or i >=1.5) else 0 for i in D def fun(x, y): value= x**2+y**2 return value fig1 = plt.figure()ax = Axes3D(fig1)X, Y = np.mgrid[-4:4:40j, -4:

沉淀再出发:用python画各种图表 一.前言 最近需要用python来做一些统计和画图,因此做一些笔记. 二.python画各种图表 2.1.使用turtle来画图 import turtle as t #turtle库是python的内部库,直接import使用即可 import time def draw_diamond(turt): for i in range(1,3): turt.forward(100) #向前走100步 turt.right(45) #海龟头向右转45度 turt

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

用python画简单的樱花 代码如下: import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, t): time.sleep(0.0005) if branch > 3: if 8 <= branch <= 12: if random.randint(0, 2) == 0: t.color('snow') # 白 else: t.color('lightcoral') # 淡珊瑚色 t.pe

转自:python画个小猪佩奇 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 20 11:36:03 2019 @author: epsoft """ import turtle as t def nose(x,y):#鼻子 t.pu() t.goto(x,y) t.pd() t.seth(-30) t.begin_fill() a=0.4 for i in range(120): if 0<

用python画一只佩奇 from turtle import* def nose(x,y):#鼻子 penup()#提起笔 goto(x,y)#定位 pendown()#落笔,开始画 setheading(-30)#将乌龟的方向设置为to_angle/为数字(0-东.90-北.180-西.270-南) begin_fill()#准备开始填充图形 a=0.4 for i in range(120): if 0<=i<30 or 60<=i<90: a=a+0.08 left(3)

从事过CAD相关工作的都知道,CAD绘制的方式有二维平面图以及三维图形,三维图形,画三维图方式也是比较简单的.那当然三维图画完后一般还需要进行渲染操作,步骤也是比较简洁的.下面就来给大家操作一下CAD画三维图进行渲染的使用方法. CAD画三维图操作步骤: 1.先还是需要将CAD制图工作进行启动,之后就会进入到操作界面中,选择上方中的“文件”属性选项,点击其中的“新建”功能,就可以新建一个绘图窗口. 2.接着在选择工具栏中的“绘图”选项,在绘图的下拉框中找到“三维网格”选项,选择其中的“球体”进行

用python画 pareto front 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2D pf import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Read_Files(filename): X_axis = [] # X Y_axis = [] # Y with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): x = line.split("

用python画3D的高斯曲线,我想如果有多个峰怎么画? import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport mpl_toolkits.mplot3d x, y = np.mgrid[-2:2:200j, -2:2:200j]z=(1/2*math.pi*3**2)*np.exp(-(x**2+y**2)/2*3**2)ax = plt.subplot(111, projection='3d')ax.plot_su

这里主要讲述两个方法用matlab画三维图形: 1.mesh函数 先看一个简单的例子: x = ::; y = ::; [X, Y] = meshgrid(x, y); Z = zeros(,); Z = [ ; ; ; ] mesh(X, Y, Z); 这是个简单的用mesh函数画的三维图,结果是: 这里需要注意一点: 矩阵Z的行列,Z的行是Y坐标系的值(meshgrid的右边位置的数y),Z的列是X坐标系的值(meshgrid的左边位置的数x). 那下面讲下我怎么将自己的数据导入到Z矩阵中:

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 

昨天第一次用python画圆,当时并没有安装numpy库(导入数据包)和matplotlib库(导入图形包),于是尝试用pip安装库 首先,我先更新了pip,如下图: 顺便附上成功截图: 然后安装numpy库: 用这种常规方法安装库会出现time out,也就是超时的情况,以下是我的解决方法: 解决办法1:延长timeout时间 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, 'Read timed out.') ReadTimeoutError: HTTPSC

python三维图像输出的代码如下所示:#画3D函数图像输出from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mpl_toolkits.mplot3dfigure=plt.figure()#ax = Axes3D(figure)ax=figure.gca(projection="3d")x1=np.

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

from scipy.signal import savgol_filter import matplotlib.pyplot as plt cc = savgol_filter(c, 99, 1) plt.plot(c)plt.plot(cc)plt.show() from matplotlib.collections import LineCollection import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt pi

不知道大家小时候有没有学习过logo语言,就是操纵一只小王八,来画各种图案.博主小学微机课就学习了这个,最近发现python的turtle包就是logo语言,所以画个小猪佩奇和大家分享. 代码来自知乎,但是源码中没有缩进,博主debug之后,将可直接运行的代码发在文中. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import turtle as t def nose(x,y):#鼻子 t.pu() t.goto(x,y) t.pd() t.seth(-3

不少用Python(大多是turtle库)绘制的树图,感觉很漂亮,我整理了一下,挑了一些我觉得不错的代码分享给大家(这些我都测试过,确实可以生成喔~)one 樱花树 动态生成樱花效果图(这个是动态的):​ 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, t): time.sleep(0.0005) if branch > 3: if 8 <= branch <= 12: i

回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图.此图是用基于 Matplotlib 的 Path 通过赛贝尔曲线实现的,有对赛贝尔曲线感兴趣的朋友们可以去学习学习,在 matplotlib 中,figure 为画布,axes 为绘图区,fig.add_subplot().plt.subplot() 方法均可以创建子图.以下是作图实践. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那