案例1 案例来自于:https://bbs.csdn.net/topics/390326088 代码示例: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.figure import Figure from tkinter import * root = Tk() root.title("tkinter

当我们学习python的时候,总会用到一些常用的模块,接下来我就详细讲解下利用两种不同的方式画饼状图.首先利用[Tkinter]中的canvas画布来画饼状图: from tkinter import Tk, Canvasdef DrawPie(): #创建窗口 windows=Tk() #添加标题 windows.title("画饼图") # 设置画布样式 canvas=Canvas(windows,height=500,width=500) # 将画布打包到窗口 canvas.pa

在腾讯的perfdog工具还未公开时,当时需要查看内存使用情况等信息,就用python写了个小工具 为了提升开发效率,就直接借用了雷子开源的性能测试工具的布局,自己美化了一下,然后加入了实时显示数据的动态图.想学习更多测试技巧的也可以关注https://www.cnblogs.com/leiziv5/雷子的博客 有了perfdog,性能测试的话就方便多了,这个工具用处就不大了,现在开源出来,想学习matplotlib可以看一下 开源地址https://github.com/grailfeng/t

目录 目录 前言 (一)对matplotlib画布的封装: (二)思路分析: 1.需求说明: 2.框架的设置: 3.文件说明: (三)各文件的源代码 1.main.py 2.widget.py 3.figure.py 4.plot.py (四)文件结构 (五)项目下载: 目录 前言 前一章节,我们解读了tkinter内嵌Matplotlib的教程,了解其内嵌的原理,就是在tkinter创建matplotlib的画布控件,再利用其返回的画布对象进行绘图,其他附加功能,使用tkinter控件实现.

目录 目录 前言 (一)小目标 1.首页卷面: 2.绘制一条函数曲线: 3.绘制多条曲线: (二)官方教材 1.对GUI框架的支持: 2.内嵌于tkinter的说明文档: (三)对官方教程的解读 目录 前言 当有一天,你所学的东西连成一条线.那会是一种什么样的体会? 以前学习tkinter,现在学习matplotlib,当tkinter遇上matplotlib会不会产生火花嘞. 今天我们开始学习再tkinter里内嵌matplotlib,实现自定制的绘图和自定制的窗体. (一)小目标 我们先来看

有些场合,我们需要对数据可视化.单是靠 tkinter 难度太大,而且做出来的效果不一定理想. 此时,将 tkinter 与 matplotlib 结合,是最好的选择. 知识点: 将 tkinter 与 matplotlib 结合的整个套路是固定的,只需要关心我们的绘图逻辑和程序逻辑即可 import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import numpy as np from matplotlib.backends.backend_tkagg impor

文章目录 Line Plot One figure, a set of subplots Image 展示图片 展示二元正态分布 A sample image Interpolating images 插值图像? Clip path Contouring and Pseudocolor 轮廓与伪彩色 Histograms hist() Paths Three-dimensional plotting Streamplot 流线图? Ellipses 椭圆 Bar charts 条形图 Pie c

C51汇编典型代码&一些org-mode技巧 文档存放 具体内容可见存放的数据. 下面主要介绍关键代码. ASM 部分 1;; LCD数据发送============================================================= 2OUT_DATA: 3    PUSH    01H 4    PUSH    02H 5    PUSH    03H 6    MOV     R2, #32             ;32行,(双屏结构中上半屏) 7    M

layout: post title: 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 key: 20180527 tags: ubuntu cuda cudnn tensorflow gym qq ssh modify_date: 2018-05-27 --- 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 说明: 本文发布于: gitee,github,博客园 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 内容和使用: 此文为了将hints

layout: post title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D key: 20180511 tags: 机器学习 cuda cudnn tensorflow gym modify_date: 05-11 --- 机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-B

在数据分析的过程中,往往需要对所建立的模型进行可视化,并调整其中的某些参数. 通常情况下,在Python中可以通过Matplotlib来进行绘制图像.然而该绘制过程是静态的,也就是每次调整完参数需要重新调用绘图语句进行绘图展示.我们的目标是结合GUI组件,实现对模型参数的交互式绘图.这样,可以在展示出的GUI界面中动态的调整模型的参数,并绘制图像. 最终实现的效果如下: 可以通过GUI界面指定参数绘制散点图. 该过程需要结合Python的Tkinter库来进行GUI部分的实现.代码如下: 1:

import sys import tkinter as Tk import matplotlib from numpy import arange, sin, pi from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2TkAgg from matplotlib.backend_bases import key_press_handler from matplotlib.figure

代码 1 ''' 2 使用matplotlib创建图表,并显示在tk窗口 3 ''' 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from matplotlib.pylab import mpl 6 from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk 7 import tkinter as tk 8 import numpy as np 9 impo

跑maskrcnn报错:UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.% get_backend())可以在第一部分增加一行代码:matplotlib.use('TkAgg') 最后显示如下: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt

该例是实现了 Tinker 嵌入 matplotlib 所绘制的蜡烛图(k 线),数据是从 csv 读入的.花一下午做的,还很粗糙,仅供参考.python 代码如下: import matplotlib import matplotlib.dates as mdates import pandas as pd from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matp

直接使用sudo easy_install matplotlib 报错 ============================================================================ Edit setup.cfg to change the build options BUILDING MATPLOTLIB matplotlib: yes [1.3.1] python: yes [2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56

Traceback (most recent call last): File "/root/CodeWorkPace/test/TCPClient.py", line 20, in <module> plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50) File "/opt/python3/lib/python3

numpy和matplotlib的简单应用 一.numpy库 1.什么是numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). numpy是科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合. 2.numpy的安装 在Pyt

在绘图的时候import matplotlib.pyplot as plt报错:ImportError: No module named '_tkinter', please install the python-tk package 报错原因:没有安装Tkinter 解决方法:sudo apt-get install python-tk  切记,不要用pip解决,pip不能解决问题

numpy 与 matplotlib 的应用 一.库函数介绍 1. numpy库 NumPy(Numeric Python)提供了一个N维的数组类型ndarray,Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码. ndarray到底跟原生python列表的区别: ndarray中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以ndarray在存储元素时内存可以连续,而python