开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在相交的Matplotlib面片上均匀应用Alpha

是指在Matplotlib绘图库中，通过设置Alpha值来实现对相交面片的透明度控制。Alpha值是一个介于0和1之间的浮点数，表示透明度的程度，0表示完全透明，1表示完全不透明。

通过在绘图过程中设置Alpha值，可以实现对相交面片的混合效果，使得图形更加清晰和易于理解。这在可视化数据时非常有用，特别是当有多个面片相互重叠时，通过设置不同的Alpha值可以区分不同的数据。

应用场景：

数据可视化：在绘制散点图、柱状图、饼图等时，通过设置Alpha值可以使得数据点或者柱子的重叠部分更加清晰可辨。
3D可视化：在绘制3D图形时，通过设置Alpha值可以实现对不同面片的透明度控制，使得整个图形更加立体感和真实感。
图像处理：在图像处理中，可以通过设置Alpha值来实现图像的融合和叠加效果，例如图像的混合、透明贴图等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些相关产品和介绍链接地址：

云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（CMYSQL）：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
物联网平台（IoT Explorer）：https://cloud.tencent.com/product/explorer
移动开发平台（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:在Heroku托管的Flask应用程序上显示的Matplotlib图像在matplotlib中创建具有上边和下边的矩形面片在tkinter应用程序中调用Matplotlib会更改Windows 10上的根窗口大小在同一页面和jquery上具有相同类的多个幻灯片如何在使用matplotlib绘图时在x轴上绘制均匀间隔的值 jmeter在linux下运行 linux中如何解压zip文件 linux libstdc++linux maven安装路径 linux python 作用

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【笔记】《计算机图形学》(12)——图形学的数据结构

之前我的笔记都是在OneNote上记录的，苦于OneNote羸弱的跨平台性，我决定抛弃OneNote，今后的笔记都用Markdown记录，方便迁移也方便调整格式。文章一开始编辑后会保存在我的Github仓库中(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes)，整理完后会发到公众号上，并延时同步到我的腾讯云。

08

Matplotlib光速入门-从安装到常用实战

Matplotlib是Python一个强大的绘图库，搭配NumPy库的使用，可以满足绝大部分的绘图需求，各种你能想到的图表基本都支持，使用代码即可进行绘制，如果画不出来那一定是你的问题(doge)。

02

基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(上)

在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用，各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。

03

（数据科学学习手札84）基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇（上）

在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用，各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。在实际的空间数据分析过程中，数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示，在此之前，根据实际任务的不同，需要衔接很多较为进阶的空间操作，本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。

03

Python之二项分布、正态分布

上回书说道：二项分布和泊松分布的关系，咱们知道，当n很大p很小的时候，二项分布可以使用泊松分布近似求解，那么咱们今天呢，主要研究二项分布和正态分布之间的“爱恨情仇”，正式开始之前，咱们先回顾先讲一下昨天讲到的二项分布，然后讲解什么是正态分布，如何通过python代码实现图形绘制，接着，咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件，通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。

02

蒙特卡洛（Monte Carlo）方法

由于向纸上投针是完全随机的, 因此用二维随机变量 (X, Y) 来确定针在纸上的具体位置。其中:

01

数据分析中的可视化-常见图形

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame

02

UE4流动的箭头曲线实现原理

当我们需要表达一个路径的时候，使用路径箭头的方式可以进行一个很好的表达。我们制作一个静态的路径箭头是很容易的，但是我们怎么能做一个流动的箭头路径呢？这里面需要解决的问题：怎么制作出可以动态调整路径的曲线？怎么解决路径上的箭头会受到拉伸、平面中断影响导致箭头不连续的问题？

03

Matplotlib 可视化之路径效果高级应用

路径指的是matplotlib.path里面所实现的功能，最简单的路径就是比如一条任意的曲线都可以看成是路径。比如我要绘制一个心形，就需要通过路径去完成。

03

为第12版 Wolfram 语言建立均匀多面体

自我开始在Wolfram工作起，我参与了一些不同的项目，对于第十二版来说，我主要的关注点在于用Wolfram语言复制均匀多面体的模型，以确保数据可以达到某个标准让模型更精确，包括精确的坐标、一致的面朝向和一个可以为每个固体创建网格模型的封闭区域。

01

【matplotlib】3-绘制统计图形

柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。

01

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib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表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。

04

Python进阶之Matplotlib入门(九)

Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。

01

glTF(2.1): PBR

去年针对glTF的PBR材质，写过一篇文章。但重读这篇文章，觉得自己没讲到点子上。今天终于有时间，想着重新梳，重写一下。

02

【GAMES101】Lecture 13 14 加速光线追踪 AABB

对于下面这个壶，我可以用一个框把它框起来，如果光线和这个框没有交点，那是不是就不会和这个壶有任何的交点，那是不是这一块我都不用算了，基本思想就是这个Bounding Volumes，叫包围盒

01

geopandas：Python绘制数据地图

GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为：GeoPandas-doc。本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。

04

Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析—数据结构篇

geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。

02

（数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。　　作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为：

02

Matplotlib从入门到精通03-布局格式定方圆

参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html

02

清华大学生用微积分证明薯片掉地上可以捡起来吃……简直丧心病狂啊

掉在地上的薯片可以捡起来吃吗?近日，一名清华的学霸用微积分证明，薯片掉到地上可以捡起来吃!看过视频后，不少网友感慨，学霸的世界我们还是不太懂! 视频中，这名清华大学生表示，看到薯片掉地上就赶紧捡起来

07

基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。

03

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MA

09

（数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)

在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。

02

常见概率分布

在一次实验中，事件A出现的概率为 ,不出现的概率为 ,若用记事件A出现的次数，则仅取值0或1，相应的概率分布为

02

（数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化

通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习，在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。

02

是技术也是艺术使用geopandas玩转地图可视化

通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习。

04

数据可视化初体验，matplotlib快速上手！

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！

03

Python进阶之Matplotlib入门(六)

Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。

01

DAPP丨NFT卡牌/盲盒/农场/对战链游系统开发技术说明及详细源码

1.获取所有可能和投影框相交的mesh,一般游戏引擎都会有Octree或BVH保存mesh的aabb,这一步简单获取aabb相交的mesh即可.

03

《一起学mongodb》之第三卷分片集群

上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式，「单点、主从、副本集」三种部署方式，今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式，分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在，也有一句话说到：

02

机器学习数学笔记|偏度与峰度及其 python 实现

这里我们 X 一个事件 p(i)表示事件出现的概率,x(i)表示事件所给予事件的权值.

04

Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。通过学习Matplotlib，可让数据可视化，更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库，又是开发中常用的库。

02

有这5小段代码在手，轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

大数据文摘作品编译：傅一洋、吴双、龙牧雪本文要讲的是Matplotlib，一个强大的Python可视化库。一共5小段代码，轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图，每段代码只有10行，也是再简单不过了吧！数据可视化是数据科学家工作的一项主要任务。在项目早期阶段，通常会进行探索性数据分析（EDA）以获取对数据的理解和洞察，尤其对于大型高维的数据集，数据可视化着实有助于使数据关系更清晰易懂。同时在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，因为受众往往是非技术性客户，只有这

06

这5小段代码轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

本文要讲的是Matplotlib，一个强大的Python可视化库。一共5小段代码，轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图，每段代码只有10行，也是再简单不过了吧！

03

matplotlib绘图第一步

准备数据 x = np.linspace(-1.0,1.0,100) # 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 y = np.sin(x) # 在标准正态分布中随机取100个数 y1 = np.random.randn(100) matplotlib组成元素函数的用法函数plot-展示变量的变化趋势 ls:线条风格有四个参数值:'-','--','-.',':' lw:线条宽度 label:标记图形内容胡标签文本 import matplotlib.pyplot as plt import numpy a

01

基于变分法的感知色彩校正

本文提出一种基于变分技术的图像感知色彩校正，提出了一个新的图像泛函，其最小值可以产生感知色彩增强后的图，这个变分公式使得局部对比度调整和数据的联系更灵活，展示了一个将梯度下降的数值实现运用到能量泛函和自动色彩增强（ACE）方程的模型。此外，欧拉-拉格朗日方程的数值近似将模型复杂度从\(O({N^2})\)减少到\(O(N\log (N))\)。

02

Matplotlib入门

qiangbo.space/2018-04-06/matplotlib_l1/ 入门代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np d

09

MasterCAM曲面类型

曲面：通过选取的两个或多个截面外形，利用参数化最小光滑熔接方式形成的一个平滑曲面。（各曲线串联起始点都应对齐，方向应相同，否则生成曲面扭曲。TYPE用了设置曲面类型C—曲线定义型曲面，P—参数型曲面，N—NURBS曲线，为C时没有举升曲面与选取截面外形间误差设置）

03

matplotlib单变量和双变量可视化

使用seaborn 库的tips数据集，其中包含了某餐厅服务员收集的顾客付小费的相关数据（评论区）

01

Python气象绘图教程（十三）—Cartopy_4

本节提要：关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化

08

绘图与可视化（1）

提供信息的可视化是数据分析的重要任务之一，从本章开始会比较详细介绍绘图与可视化有关知识，主要用到的库有matplotlib、numpy、pandas和seaborn。

01

matlibplot绘制各种图形

0.导语1.预备知识1.1 np.arange()1.2 numpy.random.uniform()1.3 zip()2.bar绘制3.散点图4.3D图5.参考文章6.作者的话

05

概率论06 连续分布

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

01

重新网格化（Remesh）

Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：

03

Alpha混合物体的深度排序

先说个题外话, 本来我想解答一下最近Creators Club论坛上经常出现的一个问题, 意外的是在网上竟然找不到什么全面的答案..

02

简单粗暴 |土地利用遥感影像处理(从数据下载到ENVI与ArcGIS结合)

打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址：http://www.gscloud.cn，注册账号登录进去，点击高级搜索，设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据，如下图所示。

04

matplotlib安装及使用

matplotlib是基于python语言的开源项目，旨在为python提供一个数据绘图包。我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后，可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是python程序员，你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。

02

数据分析与数据挖掘 - 08图形绘制

Matplotlib是数据可视化工作中，最常用的一个可视化库。Matplotlib有非常多的图形，我们很难在短时间内将其掌握，所以我们首先要掌握的是画图的思路和常用的一些图形。创建一个图的步骤大致可以分为9步，当然这9步并不是每一次都需要，只要你知道一个完整的图形可以有这么多的步骤就可以。每一个步骤对应着一个操作和操作它的函数。

02

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译参与：刘晓坤、思源数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数

06

matplotlib动画制作（2）—气泡图与条形图

本公众号致力于python数据分析和可视化，不定期发布技术内容。点击上方"python数据可视化之美"关注我的公众号，原创文章将会第一时间推送，如有建议，可添加微信交流或私信留言。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭