参考链接:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/51037850 官方文档:https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.animation.FuncAnimation.html 我们可以使用Matplotlib的animation类的FuncAnimation()方法来制作动画,只需要提供一个动态更新数据的函数 需要注意的是,这个函数需要以元组的形式返回一个需要在下一次绘图中更新

matplotlib animation的官方文档: http://matplotlib.org/api/animation_api.html 接下来完成一个实时获取cpu数值,并绘图的功能. 1.动画的骨架 初始化空数据,初始化图形大小和背景颜色,插入子图(三个数字分别表示几行几列第几个位置),初始化图形(数据为空). xdata = [] ydata = [] fig = plt.figure(figsize=(18, 8), facecolor="white") ax = fig

1.绘制折线图,去上和右边框,显示中文 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #plt.style.use('default') #plt.close(fig) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax = plt.axes() ax.spines['top'].set_visible(False) #设置去掉上边框 ax.spines['right'].set_visible(False

1.需要注意的问题 解决 MatplotlibDeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented warnings.warn(str, mplDeprecation 问题 import warnings warnings.filterwarnings("ignore",".*GUI is implemented.*") 运行结束

在写论文用到matplotlib画散点图,想着如果能把每个点对应的ID打在点的旁边就好了,经过一番搜索,最后找到了方法. 首先是打点,先把所有的点画好,举例如下: p1 = ax.scatter(X[:,0], X[:,1], marker = ', s=10) 再依次给每个点打标签: for i in range(0, len(X)): ax.text(X[i,0],X[i,1], i) 最后的效果:

1.确保imageio已经安装 pip install imageio 2.函数准备 def create_gif(image_list, gif_name): import imageio frames = [] for image_name in image_list: frames.append(imageio.imread(image_name)) # Save them as frames into a gif imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GI

一.fig,ax = subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,squeeze,subplot_kw,gridspec_kw,**fig_kw)  创建画布和子图 nrows和ncols表示将画布分割成几行几列 例:nrows = 2,ncols = 2表示将画布分割为2行2列,并起始值都为0,当调用画布中的坐标轴时,ax[0,0]表示调用坐上角的,ax[1,1]表示调用右下角的: sharex和sharey表示坐标轴的属性是否相同,可选的参数:True,False,

前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. 博主也是在测试一个算法的时候,为了更直观的呈现数据走向,学习了它的相关用法,这篇博客大部分内

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

目录 目录 前言 (一)需求分析 (二)随机数的动态图 1.思路分析: 2.源代码: 2.输出效果: 目录 前言 学习matplotlib已经到了尾声,没有必要再继续深究下去了,现今只是学了一些基础的操作,满足日常的需求,精力有限,时间不允许,以后有额外的需求,再去官网查一下,能用就好,今天我们来实战一下,绘制动态图. (一)需求分析 我的本科专业是学机械的,当然我也要往机械方向发展,我们老师给我这么一个任务: 在我们实验室有一台需要实时测试它的转速,有程序的接口,我需要把它在电脑绘制出来,实时

今天看到“Python实时监控CPU使用率”的教程: https://www.w3cschool.cn/python3/python3-ja3d2z2g.html 自己也学习如何使用Python matplotlib库画图,便照葫芦画瓢做了个动态的正弦曲线. 脚本如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as font_manager import numpy as np POINTS = 100 sin

众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. matplotlib的官网地址是https://matplotlib.org/index.html

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

如果你想要在Linxu中获得一个高效.自动化.高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库.Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布.大量的文档和例子.集成了Python和Numpy科学计算包.以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因.这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子. 特性 支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line

在许多实际问题中,经常要对给出的数据进行可视化,便于观察. 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理,方便查找使用. 本文来自于对<利用python进行数据分析>以及网上一些博客的总结. 1  matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视化程序库的泰斗,经过几十年它仍然是Python使用者最常用的画图库.有许多别的程序库都是建立在它的基础上或直接调用它,比如pandas和seaborn就是matplotlib的外包, 它们让你使用

对比TensorFlow和Pytorch的动静态图构建上的差异 静态图框架设计好了不能够修改,且定义静态图时需要使用新的特殊语法,这也意味着图设定时无法使用if.while.for-loop等结构,而是需要特殊的由框架专门设计的语法,在构建图时,我们需要考虑到所有的情况(即各个if分支图结构必须全部在图中,即使不一定会在每一次运行时使用到),使得静态图异常庞大占用过多显存. 以动态图没有这个顾虑,它兼容python的各种逻辑控制语法,最终创建的图取决于每次运行时的条件分支选择,下面我们对比一下T

目录 package Process 解决中文乱码问题 simple_plot() scatter_plot() three_dimension_scatter() Jupyter notebook package import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axe

1numpy库 numpy 是 python 的科学计算库 部分功能: 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75", ski

如果想了解更多关于python的应用,可以私信我,或者点击下方链接自行获取,里面到资料都是免费的(http://t.cn/A6Zvjdun) 二维码满天飞,但是有没有想过Python也能制作出专属于自己的专属个性二维码? 安利Python中的一个生成二维码的库,话不多说,直接来看到底能生成怎么样的最炫酷的二维码. MyQR 概述 MyQR 库是 Python 中最流行的二维码制作函数库.它通过一个简单的函数就可生成生动有趣的二维码,可谓是二维码制作神器. MyQR 安装 安装非常简单,直接使用p

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/computational_graph.py 计算图 深度学习就是对张量进行一系列的操作,随着操作种类和数量的增多,会出现各种值得思考的问题.比如多个操作之间是否可以并行,如何协同底层的不同设备,如何避免冗余的操作,以实现最高效的计算效率,同时避免一些 bug.因此产生了计算图 (Computational Graph). 计算图是用来描述运算的有向无环

python matplotlib.pyplot散点图详解(1) 一.创建散点图 可以用scatter函数创建散点图 并使用show函数显示散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入模块 x = [5, 7, 8, 10, 6] y = [3, 7, 13, 8, 10] plt.scatter(x, y) #创建散点图 plt.show() #显示散点图 运行如下: 如图显示,散点图按照坐标显示了五个点 二.散点图样式 可以通过color,s,m