这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
NBA激战正酣，首轮除掘金和马刺的较量还没有结束外，其余对决都已经结束，本文将手把手带你可视化分析下各球队的首轮表现，同时将对次轮最受瞩目的火勇大战进行一个简单的前瞻分析！
我们在使用数控加工中心的过程中，最常见的数控代码有两种，一种是G代码，一种是M代码。本文整理了常见的G代码和M代码的含义，不同厂商不同的数控系统可能稍有出入，在实际中以说明书为准。
其实一年前就有想法好好学学python里的画图库matplotlib库，主要是因为每次可视化一些结果的时候，都是搜一些别人写好的代码，看的时候感觉乱乱的，不是说别人写的乱，而是每个人在某些点上实现的方式不太一样，还有就是觉得，总用别人的，就觉得不是自己创造的，没有成就感。这段时间做了个比赛，可视化分析的时候，又在搜代码，想自己加点东西，感觉很费劲，又不知道该怎么加，所以决定好好学一下，并做好总结。
本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章，在这些文章里，将用Python工具绘制各种股票指标，在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时，验证基于各种指标的交易策略，本文是第一篇，通过K线和均线案例讲述Numpy，Maplotlib等相关库的用法，并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。
前几天制作了无刷四轴飞控板(STM32F103C8T6开发板+GY521制作NAZE32飞控板详细图文教程)，效果还不错，在此基础上加了MOS驱动电路，把这个飞控装在了空心杯小四轴上，成功把它救活。现把制作过程记录如下。
说到绘图，那必须要有一个画板。Figure作为一个“老画板”，在matlab中经常能看到它的出没，在python中，它的具体语法是什么呢？让我们来看一下。
下面以FANUC系统为例，利用宏指令中的工件零点偏置值系统变量(#5201—#5284），局部变量（#1—#26），编制工作台回转后坐标系自动计算的程序。
从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是快速解算，结合三轴地磁和三轴加速度得到漂移补偿和深度解算。 姿态的数学模型坐标系 姿态解算需要解决的是四轴飞行器和地球的相对姿态问题。地
姿态解算 姿态解算(attitude algorithm),是指把陀螺仪，加速度计, 罗盘等的数据融合在一起，得出飞行器的空中姿态，飞行器从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。
logspace 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/logspace.html
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
打开origin后，点击菜单栏“文件”，选择“项目另存为”，给项目命名，并存到某个工作路径。
不久前《电子工程专辑》记者采访了四轴飞行器出货量第一的哈博森，但在微博互动中，有网友报料表示，在汕头澄海有几家小四轴和大四轴的飞行器出货量比哈博 森还要大。为了求证这个传言，以及了解号称“全球玩具之都”的汕头在四轴飞行器市场的地位记者深入汕头澄海，实地走访了几家飞行器厂商。 首先要说明一下，全球最领先的飞行器大疆科技(DJI)的领导者地位依然丝毫没有动摇，即使是后面追赶的厂商发展也很快。头两天传出来的消息，今年大疆科技高达60亿的销售额让所有玩具级厂商为之惊讶。即使还有待求证，但很可能今年大疆还会继续发豪车
虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
提起机器人大家再也不用像从前那样感到神奇了，因为机器人已经来到人们的生活中，工业中更是有多种不同用途的机器人参与制造，为企业发展创造更多的财富。今天要和大家聊得话题就是四轴和六轴焊接机器人的区别，感兴趣的朋友一起来关注。
在python里面，数据可视化是python的一个亮点。在python里面，数据可视可以达到什么样的效果，这当然与我们使用的库有关。python常常需要导入库，并不断调用方法，就很像一条流数据可视化的库，有很多，很多都可以后续开发，然后我们调用。了解过pyecharts美观的可视化界面 ，将pyecharts和matplotlib相对比一下。
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
正如之前介绍的一样，plot绘图包括scatter, line, histogram, heatmap等绘图模式。今天小编从scatter散点图开始介绍plot的绘图内容。
本文列举了四个关于轴承和泵的应用案例。前两个案例为主轴轴承的应用，主要说明尖峰能量如何应用于故障诊断。第三个案例为泵的轴承应用，该案例同时采用速度频谱和尖峰能量来分析泵的缺陷。第四个案例分析对象为无泄漏泵，以此来验证轴向位移和尖峰能量测量的强相关性。
ann:如果ann=FALSE，那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
matplotlib.pyplot 对象中有个 title() 可以设置表格的标题。
之前在进行Matlab编程时，画图总是非常重要的一部分，在这里整理一下常用的绘图函数，以作备用。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单， 但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，一直想写这篇文章，由于很忙（lǎn），拖了很久，再不写我自己也要忘了。 一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
Matplotlib 是 Python 从 Matlab 迁移过来的一个 2D 绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形，通过几行代码，就能开发出直方图、饼状图、散点图、三维图等各式各样的专业图表，具有极强的自定义性和可扩展性。下面是 Matplotlib 官网 的几个示例图表：
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，当时一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这些矩阵当中最重要的就是模型矩阵（Model Matrix）、视图矩阵（View Matrix）、投影矩阵（Projection Matrix），本文也只分析这3个矩阵的数学推导过程。这三个矩阵的计算OpenGL的API都为我们封装好了，我们在实际开发时，只需要给API传对应的参数就能得到这些矩阵，下面带大家来看看究竟是怎样计算得到的。
在机器学习中，通常会涉及到大量的数据。如果直接观看这些原始数据，很难从中看出有用的信息。人类是非常视觉的生物，当我们看到可视化的东西时，会更好地理解事物。在python中，有一个强大的工具matplotlib来帮助我们，用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中，就多处使用了matplotlib来绘制图形，帮助我们理解数据和学习算法。
在昨天的文章人人都能看懂的Matplotlib绘图原理中，我们对Matplotlib的绘图机制进行了讲解，在弄清楚plt.xxxx和ax.xxxx中plt和ax区别之后，本文继续讲解xxxx究竟是什么。
代码链接：码云：https://gitee.com/dingding962285595/parl_work ；github：https://github.com/PaddlePaddle/PARL
在很多学习、工作场合中，我们往往需要绘制如下所示的一些带有具体时间进度的日程安排、工作流程、项目进展等可视化图表。
今天要跟大家介绍的图表是多度量的不等宽柱形图！ ▽▼▽ 这种多度量的不等宽柱形图，在制作技巧上，与之前讲过的两篇不等宽柱形图有异曲同工之妙，但是在数据表达与展示上，更加强大，可以展示三个维度的数据！
matplotlib是python中的绘图工具库，也是平面数据可视化领域应用最广泛的绘图工具之一，接下来我们就从最常用函数的角度向大家介绍matplotlib的具体用法！
正好今天上午不太忙，把之前收到的小马哥四轴拿出来，写一篇评测。为什么说粗心评测？因为我不是专门做评测的，肯定写的不专业，所以大家凑合看吧！好，言归正传！
继上一篇文章为大家介绍了plt和ax绘图的区别后，这篇文章结合我自己的一些使用经历，为大家整理了Matplotlib中比较常用的一些组件设置。
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