将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...tkinter.Tk() # 创建tkinter的主窗口 root.title("在tkinter中使用matplotlib") f = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100...* x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x, y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg...) # 随窗口大小调整而调整 # matplotlib的导航工具栏显示上来(默认是不会显示它的) toolbar = NavigationToolbar2Tk(canvas, root) toolbar.update...(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) #把matplotlib绘制图形的导航工具栏显示到tkinter窗口上 toolbar =
当 R^2=1 时表示，所有观测点都落在拟合的直线或曲线上；当 R^2=0 时，表示自变量与因变量不存在直线或曲线关系。 所以我们看出， R^2 的值越接近 1.0 越好。...Tkinter 可以在 Windows、Mac OS和大多数的 Linux 平台上使用。...5.3、集成 Matplotlib 和 Tkinter MatPlotlib 的构建程序包含一个前端，也就是面向用户的一些代码，如 plot() 和 scatter() 方法等。...虽然并不是唯一的包，但它最常用。利用 Tkinter ，我们可以轻轻松松绘制各种部件并安排它们的位置。另外，可以为 Tkinter 构造一个特殊的部件来显示 Matplotlib 绘出的图。...所以，Matplotlib 和 Tkinter 的集成可以构建出更强大的 GUI ，用户可以以更自然的方式来探索机器学习算法的奥妙。
在做性能监控的时候，如果能把监控的CPU和内存增长变化用图表展示出来会比较直观，花了点时间用Python实现了下，来看下怎么用Python绘制Android CPU和内存变化曲线，生成增长曲线图表的PNG...1、实现效果 一开始想通过采集的CPU和内存数据，导出到Excel生成增长曲线图表。做了下调研，并没有比较好的实现方法。...具体实现的效果如下，CPU和内存采集的数据是独立进程的，内存分三块数据，应用总内存，Native内存和Dalvik内存，如果存在内存泄漏，要么在Native，要么在Dalvik，从图表增长曲线上很容易看出来...instantiate an Agg canvas 在脚本文件开头显示声明Agg使用： import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot...9、图像显示不全问题 测试过程中发现依次保存CPU和内存数据，可能会出现其中一张图片显示有缺失，只显示一半图像内容。
2 绘制第一张图 按照剧本发展，我接下来以绘制曲线并逐步美化它为例子，一步步讲解如何绘制图形。在这过程中，我也会逐一说明各个函数的作用。...x 包含了从 -2 到 6 之间等间隔的 50 个值。y1 和 y2 则分别是这 50 个值对应曲线的函数值组成的 numpy 数组。前面的操作还处于设置属性的阶段，还没有开始绘制图形。...简单修饰 我们已经绘制出两条直线，但样式比较简陋。所以我给两条曲线设置鲜艳的颜色、线条类型。同时，还给纵轴和横轴的设置上下限，增加可观性。...该方法默认是将列表的值来设置刻度标签，如果你想重新设置刻度标签，则需要传入两个列表参数给 xticks() 和 yticks() 。第一个列表的值代表刻度，第二个列表的值代表刻度所显示的标签。...这需要使用 text() 函数。text(x，y，s) 作用是在点(x，y) 上添加文本 s。matplotlib 目前好像对中午支持不是很友好，中文均显示为乱码。
基本使用方法 我们先介绍Matplotlib最简单的画图代码，也就是画线图： 直线 曲线 1 直线 第一步我们要确定x轴的数据。...=False;通过总数目，在给定起始值和终止值的时候，步长就会被确定。...另外plt是matplotlib.pyplot的缩写，这是一个习惯，建议大家也这么使用。plot函数负责画图，而show函数负责将画好的图显示出来。 运行结果： ?...2 曲线 对于曲线，我们选择NumPy中的正弦和余弦函数来展示： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(...这次，我们一次性在图上画了两条线。我们还没有对直线设定颜色，粗细，这个会在后面的教程学习，但是matplotlib会自动给两天直线设置不同的颜色，方便区分。 运行结果： ?
他有点像是使用matplotlib进行绘图的方式，首先创建一个基础画布（基础的窗口），然后定义不同的绘图曲线（窗口插件），然后将定义的曲线（窗口插件）放置到画布（窗口）上进行显示。...所有的变量都包含下述两个方法： set()：设置变量的值； get()：获取变量的值； 下面，我们给出tkinter的变量类型如下： StringVar：default="" IntVar：default...上面，事实上我们已经使用过了，tkinter中的显示窗口定义方式就是实例化一个Label类。...图片类组件 tkinter库同样支持图片的显示，和matplotlib等库绘制图片的方法大同小异，tkinter进行图片显示的方法同样是先定义一个画布，而后向画布当中填充元素。 1....的方式构建多层级的菜单栏； menu中可以通过add_command方法在菜单栏中加入功能选项，其中的command参数即为点击该菜单项时会执行的行为函数； menu的添加方式和其他组件的添加方式略有不同
这是因为每个图片都是 28*28 像素的，并且每个像素的值介于 0~255 之间。 下图以数字 8 举例，看看如何将一张图片转换成 784 个像素的。...得到 y_prob，再画出查准查全曲线 (PR 曲线) 上图展示了两条信息： 10 条实线 - 10 个类别的「PR 曲线」以及曲线下的面积。...想个极端情况，当 K 等于数据总数 m 时，那么每个点都被聚成一类，每个点都是簇心，那么 J = 0。那么如何选一个最好的 K 呢？...在 label 属性中赋一个动态字符串，可以显示出不同的「可解释方差比例」和对应的「前 n 个主成分」。 细节 4 - 第 19 行。设置图例显示的位置 loc 是右下角。...用 Matplotlib 画的图如下，是不是和上面的一模一样？除了每个点对应的颜色，这个微小细节真的不重要，这些颜色只要能区分不同类即可。
在本文中，我们将深入研究如何使用 Python 的 Tkinter 库来处理鼠标事件，并演示如何在应用程序中实现一些常见的鼠标交互功能。...在函数内部，我们通过 event.x 和 event.y 获取鼠标点击的坐标，并使用 create_oval 方法在点击位置绘制一个蓝色的小圆点。...在函数内部，我们通过 event.x 和 event.y 获取鼠标点击的坐标，并使用 create_oval 方法在点击位置绘制一个蓝色的小圆点。...最后，启动了 Tkinter 的主事件循环，使窗口变得可交互。 结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 的 Tkinter 库来处理鼠标事件。...继续学习 Tkinter ，你将能够构建更复杂和有趣的 GUI 应用程序，满足不同用户的需求。
不同的控件由于形状和功能不同，又有其特征属性。 在初始化根窗体和根窗体主循环之间，可实例化窗体控件，并设置其属性。父容器可为根窗体或其他容器控件实例。...5、控件布局 5.1、place() 使用方法 x：指定组件的 X 坐标。x 为 0 代表位于最左边。 y：指定组件的 Y 坐标。y 为 0 代表位于最右边。...当使用 Place 布局管理容器中的组件时，需要设置组件的 x、y 或 relx、rely 选项，Tkinter 容器内的坐标系统的原点 (0,0) 在左上角，其中 X 轴向右延伸，Y 轴向下延伸，如图所示...值为颜色或为颜色代码，如：'red','#ff0000' 7 highlightcolor 文本框高亮边框颜色，当文本框获取焦点时显示 8 justify 显示多行文本的时候,设置不同行之间的对齐方式，...StringVar()对象 16 width 文本框宽度 17 xscrollcommand 设置水平方向滚动条，一般在用户输入的文本框内容宽度大于文本框显示的宽度时使用。
线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例。我们来看看具体过程： ? 下面我们将两条曲线绘制到一个图形里： ? ? 可以看到这种方式下，两个线条共用一个坐标轴，并且自动区分颜色。...plot方法的核心是plot(x,y)，x表示横坐标值的序列，y表示x某个坐标对应的y值，实际上就是y=f(x)函数。当只提供y的时候，x默认使用0-n的整数序列。...题外话：matplotlib其实是一个相当底层的工具，你可以从其基本组件中组装一个图标、显示格式、图例、标题、注释等等。...Pandas在此基础上对绘图功能进行了一定的封装，每个Series和DataFrame都有一个plot方法，一定要区分pandas的plot和matplotlib的plot方法。比如： ? ?...pandas和matplotlib的plot方法你愿意用哪个都行，但要注意参数格式和使用场景。
显示带有Button小部件的可点击按钮 Button小部件用于显示可单击的按钮。可以将它们配置为在单击时调用一个函数。看看如何创建和设置样式Button。...以下代码与上一个代码几乎相同，不同之处在于，你Label在x和y方向上分别在其周围添加了5个像素的附加填充： import tkinter as tk window = tk.Tk() for i in...在本节中，你将学习如何通过在发生某些事件时执行操作来使应用程序栩栩如生。 使用事件和事件处理程序 创建Tkinter应用程序时，必须调用window.mainloop()以启动事件循环。...单击按钮以增加或减少窗口中心的值： 这是完整的应用程序代码，供你参考： 计数器应用程序完整源代码显示隐藏 这个应用程序并不是特别有用，但是你在这里学到的技能适用于你将制作的每个应用程序： 使用小部件创建用户界面的组件...当用户单击按钮时，应显示从1到的随机整数6。
同时由于 Matplotlib 是基于 NumPy (一个科学计算包)和 tkinter (一个图形框架) 二次开发的，Matplotlib 在科学计算结果可视化领域越来越受到欢迎。...通过设置 backend 可以使得 Matplotlib 适应不同的应用场景，或者说输出形式，例如：Python 中的命令行模式下弹出的figure，图形界面的工具 wxPython中 嵌入的 Matplotlib...plot() 函数只是 Matplotlib 库中最简单的绘图函数，除了横坐标x、纵坐标y外，它还可以通过关键字参数c（color) 控制线条的颜色,比如 plt.plot(x,y1,c="y") 可以使上图中曲线...，当该值为None时，注解内容放置在xy处 # xycoords and textcoords 是坐标xy与xytext的说明，若textcoords=None，则默认textNone...如此一来，当我们想快速查看一个复杂函数时的变化趋势时，不需要写任何绘图代码就能快速绘图，只需要将函数表达式按照上述格式写出即可，而且可以一眼看出函数的极值点和极值，下一步的工作就是把最值，函数凹凸性功能实现
单击多段线按钮，或在命令行中输入pline，可以执行该命令。 可以在命令行提示中输入不同的选项，执行不同操作，绘制由不同线型和线宽组成的多段线。 圆弧A，长度L，半宽H，宽度W。 ...一般通过指定样条曲线的控制点和起点，以及终点的切线方向来绘制样条曲线，在指定控制点和切线方向时，用户可以在绘图区观察样条曲线的动态效果，这样有助于用户绘制出想要的图形。...③角度和比例： 主要是控制填充的疏密程度和倾斜程度。 角度是设置填充图案的角度，双向复选框是设置当填充图案选择用户自定义时采用的线型和线条布置是单向还是双向。 比例是设置填充图案的比例值。...间距是设置当用户选择用户自定义时填充图案类型时采用的线型的线条的间距，输入不同间距值将得到不同填充效果。...⑥圆角和倒角： 是用选定的方式，通过事先确定了的圆弧或直线段来连接两条直线、圆弧、椭圆弧、多段线、构造线，以及样条曲线。 选择修改圆角命令，或单击圆角按钮，或在命令行中输入fillet来执行。
) # 设置右部轴无色 plt.show() ⭐️图例 显示两条曲线的图例，并测试loc属性。 ...描述这个图所画的内容 # 再绘制曲线时定义曲线的label # label: 支持LaTex排版语法字符串 plt.plot(xarray, yarray ... label='...、颜色、大小和形状表示不同的特征值。...plt.show() cmap颜色映射表参照： ⭐️填充 以某种颜色自动填充两条曲线的闭合区域。...cos_x, # 填充条件，为True时填充 color='', # 填充颜色 alpha=0.2 # 透明度 ) 案例：绘制两条曲线： import matplotlib.pyplot
多项式回归介绍 当数据不是线性时我们该如何处理呢，考虑如下数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(42...，幸运的是，我们可以通过学习曲线来判断 学习曲线介绍 学习曲线图就是以损失函数为纵坐标，数据集大小为横坐标，然后在图上画出训练集和验证集两条曲线的图，训练集就是我们用来训练模型的数据，验证集就是我们用来验证模型性能的数据集...，然后在for循环中，取不同数据集大小来计算RMSE损失（就是 ），然后把曲线绘制出来 欠拟合曲线 我们知道欠拟合就是模拟效果不好的情况，可以想象的到，无论在训练集还是验证集上，他的损失都会比较高 示例...，不会完全和训练集一样了） 这个图的特征是两条曲线非常接近，且误差都较大（差不多在0.3） ，这是欠拟合的表现（模型效果不好） 过拟合曲线 过拟合就是完全以数据集来模拟曲线，泛化能力很差 示例 我们来试试将一次函数模拟成三次函数...结论 这条曲线的特征是训练集的效果比验证集好（两条线之间有一定间距），这往往是过拟合的表现（在训练集上效果好，验证集差，表面泛化能力差）
它甚至允许不同元素之间的值绑定。可以轻松显示各种图表。...与上述函数相比，此函数的输入和存储的输出值相同。 • checkbox()：当用户选中复选框时，checkbox 变量被分配一个布尔值 True。...3、用户输入和值绑定 允许用户在 UI 中输入文本或数字数据的功能。 上面代码中的函数包括： • input()：使用此函数时，将创建一个空文本框，用户可以在其中键入数据。...使用 NiceGUI 在屏幕上显示图形 使用 NiceGUI 中的 pyplot() 函数，它在 UI 上显示 matplotlib 图形。...我们甚至看到了 NiceGUI 的不同元素以及如何接受用户输入。最后，我们通过绑定值了解了我们可以在不同的 UI 元素之间进行绑定的方法。
，如果只是设定值为minor，则grid不会显示；both表示大小区间坐标轴分割线都有 参数axis，指定绘制grid 的坐标轴，取值为both，x或y。...增加图例 当多条曲线显示在同一张图中时，图例可以帮助我们区分识别不同的曲线，在中国银行的数据中，我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例....增加图例使用legend()函数，legend函数中最常见的一个参数是loc参数，表示图例在图中显示的位置，我们一般设置为best就好，表示在图中最适宜的位置显示图例成功增加图例的前提是在绘图时提供label...属性值，label属性值就是图例上的文本，同时我们还要注意中文显示的问题。...4、多图绘制 除了上面介绍的，Matplotlib的另一大特色是面向对象的绘图，类比生活中的用纸笔绘图，我们来解释Matplotlib面向对象绘图 在使用生活中纸笔画图时，我们需要先找到一张白纸，在白纸上绘图
（这是我们第一次使用“具名函数”，在继续画图之前我们先来了解下这个函数） 二、使用具名函数 具名函数和普通的参数一样，只是它不是按照函数所提供的参数的顺序来决定哪一个参数获得哪一个值，我们明确地定义值的名字...当我们创建一个画布时，我们给Python传入画布的宽度和高度（以像素为单位）。...下面我们将在页面上自上而下画出几个不同的圆弧，这样就可以看到对于create_arc函数使用不同角度的效果了： >>> canvas.create_arc(10,10,200,80,extent=45,...tkinter会自动画回到连线到第一个开始的坐标。 ? 总结 这次我们学习了使用tkinter模块创建按钮和具名函数的使用；在画布上画出简单的几何图形，并学会了上色。...后续阶段要学习如何利用tkinter模块显示文字和图片，并尝试创建基本的动画。
当模型具有高精度但召回率低时，模型将样本分类为正样本时是准确的，但它可能仅对部分正样本进行分类。由于精度和召回率的重要性，精度-召回率曲线显示了不同阈值的精度和召回率值之间的权衡。...使用上图以图形方式确定精度和召回率的最佳值可能有效，因为曲线并不复杂。更好的方法是使用称为 f1 分数的指标，它是根据下一个等式计算的。图片f1 指标衡量准确率和召回率之间的平衡。...AP平均精度 (AP) 是一种将精度召回曲线汇总为表示所有精度平均值的单个值的方法。根据面等式计算 AP。使用遍历所有精度/召回率的循环，计算当前召回率和下一次召回率之间的差异，然后乘以当前精度。...5. mAP通常，目标检测模型使用不同的 IoU 阈值进行评估，其中每个阈值可能给出与其他阈值不同的预测。假设模型由一个图像提供，该图像具有分布在 2 个类中的 10 个对象。如何计算mAP？...mAP = (0.949 + 0.958)/2 = 0.9535总结本教程讨论了如何计算目标检测模型的平均精度 (mAP)。我们首先讨论如何将预测分数转换为类别标签。使用不同的阈值，创建精确召回曲线。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
