之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次介绍一下如何创建NetCDF文件。...使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...file using netcdf4-python' newfile.start_time = time[i] newfile.times = time.shape[0] newfile.history...然后需要指定文件的格式format，目前netCDF4-python支持以下格式：NETCDF3_CLASSIC, NETCDF3_64BIT_OFFSET, NETCDF3_64BIT_DATA, NETCDF4...在创建nc文件时，属性是可选的。但是为了更为明确的表述文件和变量的信息通常要添加属性，也建议添加属性。 上述所有操作完成后，即可关闭打开的文件对象，完成文件的写入操作。
在地球科学领域使用较为广泛，大多数数值模式，卫星，雷达等数据格式通常为NetCDF格式。...NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...可移植性：或称跨平台性，即在一种操作系统上创建的 netCDF 文件通常可被其他操作系统上的软件读取。 可扩展性：即可有效地读取一个大 netCDF 文件的一个小子集，而无需读取整个文件。...复杂的数据处理工作和二维可视化可以使用matlab，python或NCL，三维可视化可以使用VisAD，Vis5d，IDV等。 处理nc文件的工具很多，此次仅利用python来讲一下如何处理nc文件。...目前Python中最受欢迎的处理NetCDF数据的库是netCDF4-python。此外，scipy.io模块也提供了NetCDF文件接口，可以用来读取NetCDF文件。
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线...准备工作： python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts...文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。
使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图 3D 图是可视化具有三个维度的数据（例如具有两个因变量和一个自变量的数据）的非常重要的工具。...通过在 3D 图中绘制数据，我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。...) 输出： 使用 matplotlib 绘制 3D 轴 使用上述语法，启用三维轴，并且可以在 3 个维度上绘制数据。...matplotlib 绘制函数的 3D 等高线图 在 Python 中绘制曲面三角剖分 上图有时过于受限且不方便。...matplotlib 绘制等高线图的表面三角测量图 在Python中绘制莫比乌斯带 莫比乌斯带也称为扭曲圆柱体，是一种没有边界的单面表面。
标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，我们将演示如何使用Matplotlib库绘制多个绘图。 绘制单个绘图 在展示如何绘制多个绘图之前，先浏览一个演示如何使用Matplotlib绘制单个绘图的示例，以确保掌握基本原理。...注意：%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本，只需添加plt.show()在开始绘制图的点之后。 绘制多个绘图 可以绘制多个图了。...例如，subplot(2,3,1)告诉Python解释器，下一个图应该绘制在包含2行和3列的网格中，并且该图应该出现在网格中的第一个位置（第1行，第1列）。绘图位置的顺序首先从左到右，然后从上到下。
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。...因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。...（此时是一个柱形），也可以使用元组来替换（此时代表多个矩形）。...接下来，让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”，第二个是“女”。...接下来，我们还可以在每个矩形的上面标注它具体点Y值。
首先，安装netCDF4和Basemap，Windows下和Linux下会稍微有些不一样，请自行百度。...NetCDF4：https://github.com/Unidata/netcdf4-python Basemap：http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html...下面是一个示例代码： from netCDF4 import Dataset import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams...箱线图 x = np.random.randint(20,100,size = (30,3)) plt.boxplot(x) plt.ylim(0,120) # 在x轴的什么位置填一个 label，我们这里制定在...使用Pandas 绘图 import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b']) # 散点图 df.plot.scatter
上一篇我们介绍了在Windows 10下进行初学者入门开发Python的指南，在本篇中我们一起看一下看在Windows子系统（WSL）如何使用Python进行Web开发的循序渐进指南。...设置开发环境 我们建议在生成 web 应用程序时在 WSL 上安装 Python。...如果你使用的是 web 开发以外的其他内容, 则我们建议你使用 Microsoft Store 直接在 Windows 10 上安装 Python。...在这些情况下, 请在 Windows 上直接安装并使用 Python。 如果你不熟悉 Python, 请参阅以下指南:开始在 Windows 上使用 Python。...如果你有兴趣自动执行操作系统上的常见任务, 请参阅以下指南:开始在 Windows 上使用 Python 进行脚本编写和自动化。
在深度学习训练过程中，常常需要根据训练的loss和准确率来决定后续的优化方向，我们会在训练过程中得到每一轮的loss和准确率，由此可以看出一个大概的趋势，但要更直观的看到训练中的变化，以及在何时达到最佳效果...matplotlib就是一个好用且常用的绘图库，如果没有安装的可以用pip安装一下： $ pip install matplotlib 安装好后就可以使用了。...accuracy') plt.legend() # 添加图例 plt.savefig("examples.png") plt.show() 代码中我给出了两份准确率数组，表示训练过程中每一轮的准确率，然后使用...plt绘图，plot就是绘图函数，参数包含了横坐标、纵坐标、绘制内容（bo表示蓝点，r表示红线，这个可以在Matplotlib 用户指南查看）、标签名（这个标签名就可以被图例使用了）。...绘制的结果如下图所示： 绘图结果 从图中就可以很直观地感受到在训练70轮左右的时候就到达准确率的最高点了，在78%左右。
在 Python shell 中使用 Matplotlib 原文：Using matplotlib in a python shell 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 警告...虽然这在概念上很简单，但在实践中它可能很棘手，因为 matplotlib 在底层是一个图形用户界面应用程序，并拥有一些技巧，使应用程序在一个 python shell 正常工作。...其它 Python 解释器 如果你不能使用 ipython，并且仍然想在交互式 python shell 使用 matplotlib/pylab，例如，plain-ole 标准的 python 交互式解释器...可能有其他 shell 和 IDE 也可以在交互模式下使用 matplotlib，但一个明显的候选项不会：python IDLE IDE 是一个不支持 pylab 交互模式的 Tkinter gui 应用程序...控制交互式更新 pyplot接口的interactive属性控制是否在每个pyplot命令上绘制图画布。
然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。 定义 NetworkX 作为一个 Python 库，用于构建、修改和研究复杂网络的排列、移动和功能。...Matplotlib提供了广泛的功能来使用Python生成静态，动态和交互式绘图。这为可视化数据提供了许多信息，例如折线图、散点图、条形图、直方图等。...文档将保存在相同的文件夹中，就像 Python 脚本或笔记本一样。 算法 第 1 步：导入所需的库：networkx 和 matplotlib.pyplot。...为了组织可视化，我们使用 Matplotlib 的 subplots（） 方法来构建子图。我们指示子图行数和列数（在本例中为一行和两列）以及图形大小。...现在，是时候在第一个子图上绘制原始图形了。我们使用索引 0 访问第一个子图，并使用 set_title（） 函数设置其标题。
标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...图1 注意：%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本，只需在开始绘制图之后添加plt.show()即可。...例如，subplot(2,3,1)告诉Python解释器，下一个图应该绘制在包含2行和3列的网格中，并且该图应该出现在网格中的第一个位置（第1行，第1列）。绘图位置的顺序首先从左到右，然后从上到下。...下面的脚本使用subplot()函数在两行三列中绘制六个折线图。
机器学习需要使用python实现相应的算法，因此学习了Matplotlib中的画图。 当然为了能显示机器学习中每次迭代的效果与收敛速度，需要画出动态图形。...下面给出两个例子，分别可以画出动态条形图和动态折线图（使用两种不同的方法）。 注意要使用到plt.pause(time)函数。...代码： Python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() y1 = [] for i in range(50):...动态折线图 基本原理是使用一个长度为2的数组，每次替换数据并在原始图像后追加。...代码： Python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.axis([0, 100, 0, 1]) plt.ion() xs
本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin
在matplotlib.pyplot各种状态下，函数调用之间会保留在一起，以便跟踪当前图形和绘图区域之类的内容，并且绘图功能指向当前轴 注意 Pyplot API通常不如Python的API灵活。...[xmin, xmax, ymin, ymax] 如果matplotlib仅限于使用列表，则对于数字处理将毫无用处。通常，您将使用numpy数组。实际上，所有序列都在内部转换为numpy数组。...删除对图形的所有引用，和/或使用窗口管理器杀死图形在屏幕上出现的窗口是不够的，因为pyplot会一直保持内部引用直到close() 被调用。...在文本中使用数学表达式 matplotlib在任何文本表达式中接受TeX方程表达式。...注释文字 text()上面基本命令的使用将文本放置在轴上的任意位置。文本的常见用法是注释绘图的某些功能，并且该 annotate()方法提供了帮助程序功能以简化注释。
获得结论 –> 成果可视化 conda 环境安装 conda: data science package & environment manager 创建环境： conda create --name python3...python=3 切换环境： windows: activate python3 linux/macos: source activate python3 matplotlib 概念最流行的Python...底层绘图库，主要做数据可视化图表 基本要点 用法 导入：from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(横坐标列表,值列表) 传入横坐标列表和值列表，通过plot...绘制出折线图 plt.show() 在执行程序的时候展示图形 功能 设置图片大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) 保存到本地 plt.savefig(".... 5-12 组 记录数 极差/组距 组 组距尽量设置为能被极差整除，极差=最大值-最小值 值列表中的值是未经过统计的数据，如果是统计后的数据，则无法绘制直方图，可以考虑使用无间隔的条形图来显示
我目前在一台运行 Debian 11 的裸机单节点上使用 containerd 运行 Kubernetes 1.28“集群”，所以这篇文章将假设一个类似的设置，尽管我尝试链接到其他设置的相关资源。...Test PASSED 如果一切正常，只需在每个您想要访问 GPU 资源的工作负载上添加 nvidia.com/gpu 的资源限制即可。...使用 Argo CD，我添加了一个负的 sync-wave 注解，以确保在工作负载之前启动 nvidia-device-plugin 以避免此问题。...可能是我的设置问题，或者我在文档中理解错了什么。如果您有解决方案，我很乐意倾听！ 总结 我正在使用 Argo CD 与 Kustomize + Helm 尝试遵循 GitOps 最佳实践。...在撰写本文时，我的完整家庭实验室配置可在 GitHub 上作为参考。
1、定义一个画圆的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_circle(center=(3, 3),r=2):...调整坐标轴，重新绘图 import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(0, 15) plt.ylim(0, 15) plot_circle((5, 5),r=3) ?
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn import numpy as np...) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) 在程序开头加（%matplotlib）是为了显示figure，如果不加则不会跳出figure图框。...plt.plot(randn(50).cumsum(),"k--") ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)#在ax1上作图 ax2.scatter...(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))#在ax2上作图 也可以直接一次性创建多个图框，然后在使用的时候进行索引使用就行，比如下面的subplots(2,3)就是一次性建立两行三列个坐标...散布图：是观测两个一维数据序列之间关系的有效手段，使用pd.scatter_matrix()即可建立。
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