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matplotlib绘图基础

[python画图时给图中的点加标签之plt.text_帅帅de三叔-CSDN博客_plt.text] 示例： x = [0.59, 0.72, 0.57, 0.58, 2.45, 2.80, 2.45...d}” % n return r”\frac{%d \pi}{%d}” % (m,n) ps: 选择是否显示刻度值：x轴上，1为下，2为上；y轴上，1为左，2为右； for tick in...配置文件 绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。...plt.imread() 从图像文件读入数据，得到一个表示图像的NumPy数组。它的第一个参数是文件名或文件对象，format参数指定图像类型，如果省略，就由文件的扩展名决定图像类型。...注意，从JPG图像中读入的数据是上下颠倒的，为了正常显示图像，可以将数组的第0轴反转，或者设置imshow()的origin参数为“lower”,从而让所显示图表的原点在左下角。

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opencv︱图片与视频的读入、显示、写出、放缩与基本绘图函数介绍

当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法… CV_INTER_CUBIC - 立方插值....and Y axis plt.show() 注意：彩色图像使用 OpenCV 加载时是 BGR 模式。.... 3、保存视频 在我们捕获视频，并对每一帧都进行加工之后我们想要保存这个视频。对于图片来时很简单只需要使用 cv2.imwrite()。但对于视频来说就要多做点工 作。...用这些点的坐标构建一个大小等于行数 X1X2 的数组，行数就是点的数目。这个数组的数据类型必须为 int32。 这里画一个黄色的具有四个顶点的多边形。...解决方法：解决的方法是将uint8转为int，再相减。 val = int(img[y1_, x1_]) - int(img[y2_, x2_]) .

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    R语言函数的含义与用法，实现过程解读

    除了为某些特殊的目的创建新属性这样特殊的环境下，这些函数很少被用到。 当函数attr()用在赋值语句左侧时，既可以是将对象与一种新的属性关联，也可以是对原有属性的更改。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...Note： 这个函数通常用于这样的序列中  > plot(x, y, type="n"); text(x, y, names) 图形参数type="n"阻止了点的生成，但是建立了坐标轴，由函数text(...例如，下面的代码绘制了二项概率函数的公式： > text(x, y, expression(paste(bgroup("(", atop(n, x), ")"),p^x, q^{n-x}))) 更多的信息...tck=0.01 标号的长度，绘图区域大小的一个分数作单位。当tck比较小时（小于0.5），就强制x和y轴上的标记为相同大小。tck=1就是生成网格线。取负值时标记画向绘图区域外。

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    R语言函数的含义与用法，实现过程解读

    除了为某些特殊的目的创建新属性这样特殊的环境下，这些函数很少被用到。 当函数attr()用在赋值语句左侧时，既可以是将对象与一种新的属性关联，也可以是对原有属性的更改。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...Note： 这个函数通常用于这样的序列中  > plot(x, y, type="n"); text(x, y, names) 图形参数type="n"阻止了点的生成，但是建立了坐标轴，由函数text(...例如，下面的代码绘制了二项概率函数的公式： > text(x, y, expression(paste(bgroup("(", atop(n, x), ")"),p^x, q^{n-x}))) 更多的信息...tck=0.01 标号的长度，绘图区域大小的一个分数作单位。当tck比较小时（小于0.5），就强制x和y轴上的标记为相同大小。tck=1就是生成网格线。取负值时标记画向绘图区域外。

    5.7K30

    matplotlib - Pyplot 教程

    每个pyplot函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰图形等。...因此x数据为 [0,1,2,3]。...格式化绘图的样式 对于每对x，y对的参数，有一个可选的第三个参数，它是指示绘图的颜色和线型的格式字符串。格式字符串的字母和符号来自MATLAB，您可以将颜色字符串与线型字符串连接起来。...使用关键字字符串绘图 在某些情况下，您可以使用允许您使用字符串访问特定变量的格式的数据。例如，使用 numpy.recarray 或pandas.DataFrame。...vmin,vmax:实数，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化。 alpha：实数，0-1之间。 linewidths:也就是标记点的长度。

    1.8K10

    matplotlib基础手册：pyplot手册

    matplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样进行绘图。...matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。...你可以传递任何随机数据给 plot 命令，比如同时传入 x, y plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 对于每一个x，y 参数对都有一些可选参数用来设置 线形 和...) # 或使用类似 MATLAB 的参数值对 plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0) 设置方法很多，但是强烈推荐使用第二种方法，因为当有多条线的时候可以很明确的指出更改哪一条线的属性...当数据跨度多个量级时可使用对数刻度，而且改变轴刻度的方式非常简单： plt.xscale(‘log’) plt.yscale('log') 下面展示使用相同数据，不同的ｘ，ｙ轴刻度进行绘图： import

    2.7K41

    可视化技能之Matplotlib(上)|可视化系列01

    Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。...可视化基础框架 对于一个数据表df(通过pandas读入为DataFrame)来说，用Matplotlib对其进行可视化的基础框架为： fig, ax = plt.subplots()ax.plot...•marker：设置点的形状；•cmap:颜色映射；•norm:当颜色c为一组浮点数时，把值标准化到[0,1]做颜色映射，vmin和vamx参数是结合 norm 来用的； ?...plot()的常用参数如下： •x,y: x轴和y轴的数据，当plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当做y轴，也就是value，x轴以索引自动生成，也就是ax.plot(y)相当于ax.plot(...生成多个绘图区域 图中代码在全局绘图区域中建立n行、m列的分区绘图区域，并定位到其中一个子图区域。之后ax的用法和前面一致，不赘述。

    1.7K41

    Matplotlib使用(2)

    每个pyplot功能都会对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰绘图等。...如果为plot()命令提供单个列表或数组 ，则matplotlib假定它是y值的序列，并自动为您生成x值。由于python范围从0开始，因此默认x向量的长度与y相同，但从0开始。因此x数据为 。...在某些情况下，您拥有某种格式的数据，该格式允许您使用字符串访问特定变量。...您可以使用python关键字参数或MATLAB样式的字符串/值对： lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2) # use keyword args plt.setp(lines,...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。

    1.2K40

    Python 数学应用（一）

    第二章，使用 Matplotlib 进行数学绘图，介绍了使用 Matplotlib 进行绘图的基础知识，这在解决几乎所有数学问题时都很有用。...事实上，当A没有逆时，也就是说，当该矩阵的行列式为 0 时，它是非奇异的。当A有逆时，习惯上用*A^(-1)*表示它。...如何做到… 控制绘图样式的最简单方法是使用格式字符串，它作为plot命令中x-y对或plot命令中的ydata 后的可选参数提供。在绘制多组数据时，可以为每组参数提供不同的格式字符串。...执行这种插值的常见方法是通过对(x, y)对的集合进行三角剖分，然后使用每个三角形顶点上的函数值来估计网格点上的值。...首先，对值进行归一化，使其介于0和1之间，通常通过线性变换来实现，将最小值取为0，最大值取为1。然后将适当的颜色应用于表面绘图的每个面（或者在另一种类型的绘图中是线）。

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    Matplotlib 中文用户指南 3.1 pyplot 教程

    每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。...如果你向plot()命令提供单个列表或数组，则matplotlib假定它是一个y值序列，并自动为你生成x值。 由于 python 范围从 0 开始，默认x向量具有与y相同的长度，但从 0 开始。...plot返回Line2D对象的列表，例如line1,line2 = plot(x1，y1，x2，y2)。 在下面的代码中，我们假设只有一行，返回的列表长度为 1。...(10000) # 数据的直方图 n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75) plt.xlabel...标注文本 上面的text()基本命令将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用法是对图的某些特征执行标注，而annotate()方法提供一些辅助功能，使标注变得容易。

    1.5K40

    （数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍

    show_link：bool型，用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记 　　link_text：str型输入，用于设置图像右下角的说明文字内容（当show_link=True时），默认为...，'auto'表示自动根据输入的数据来决定，'linear'表示线性的数值型，'array'表示由自定义的数组来表示（用数组来自定义刻度标签时必须选择此项） 　　　　tickvals：list、numpy...1.对横纵坐标轴标题字体进行修改 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据..., trace2] '''构造layout对象，对图例位置进行一定的设置''' layout = go.Layout(legend={ 'x':0.5, 'y':0.5 }) '''...　　　　domain：字典型，设置一页多图时，子图占据的区域距离上下左右边界的宽度情况，其主要键如下： 　　　　　　x：list型，格式为[x1,x2]，x1控制子图区域左端与图床左端的距离，x2控制子图区域右端与图床左端的距离

    3.5K40

    统计02：怎样描绘数据

    从物理的角度上来看，平均值和标准差所带的单位，都和原始数据相同。在多数统计案例中，大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...对成员进行排序后，最中间成员的取值就是中位数。如果群体总数为偶数，那么中位数就是中间两个成员取值的平均值。按照大于还是小于中位数的标准，成员可以划分为数目相同的两组。...(x, 75)) print("IQR:", np.percentile(x, 75) - np.percentile(x, 25)) 数据绘图 数据绘图利用了人类对形状的敏感。...熟悉了一种绘图工具后，总可以触类旁通，很快地掌握其他的工具。 饼图 我们将以2011年几个国家的GDP数据为例子，看看如何绘制经典的饼图和条形图。...直方图会对群体数据进行预处理，然后再把预处理结果用条形图的形式画出来。举一个简单的例子，在绘图中呈现湘北高中所有学生的身高数据。

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    统计02：怎样描绘数据

    从物理的角度上来看，平均值和标准差所带的单位，都和原始数据相同。在多数统计案例中，大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...对成员进行排序后，最中间成员的取值就是中位数。如果群体总数为偶数，那么中位数就是中间两个成员取值的平均值。按照大于还是小于中位数的标准，成员可以划分为数目相同的两组。...(x, 75)) print("IQR:", np.percentile(x, 75) - np.percentile(x, 25)) 数据绘图 数据绘图利用了人类对形状的敏感。...熟悉了一种绘图工具后，总可以触类旁通，很快地掌握其他的工具。 饼图 我们将以2011年几个国家的GDP数据为例子，看看如何绘制经典的饼图和条形图。...直方图会对群体数据进行预处理，然后再把预处理结果用条形图的形式画出来。举一个简单的例子，在绘图中呈现湘北高中所有学生的身高数据。

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    Python可视化神器——Plotly详细教程

    show_link：bool型，用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记 　link_text：str型输入，用于设置图像右下角的说明文字内容（当show_link=True时），默认为...as go '''创建仿真数据''' N = 100 random_x = np.linspace(0, 1, N) random_y0 = np.random.randn(N)+5 random_y1...，'auto'表示自动根据输入的数据来决定，'linear'表示线性的数值型，'array'表示由自定义的数组来表示（用数组来自定义刻度标签时必须选择此项） 　　　　tickvals：list、numpy...1.对横纵坐标轴标题字体进行修改 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据..., trace2] '''构造layout对象，对图例位置进行一定的设置''' layout = go.Layout(legend={ 'x':0.5, 'y':0.5 }) '''

    27.7K63

    什么是折线图？怎样用Python绘制？怎么用？终于有人讲明白了

    ▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④在代码示例③的基础上增加了图例的位置、显示或隐藏图形属性；通过点击图例，可实现图形的显示或隐藏，当折线数目较多或者颜色干扰阅读时，可以通过该方法实现对某一条折线数据的重点关注...# 将y1+—0.9范围外的数据设置为无穷大 y1[y1>+0.9] = +np.inf y1[y1<-0.9] = -np.inf # 将y2+—0.9范围外的数据采用掩码数组或NAN值替换...mass_spec = defaultdict(list) #defaultdict类的初始化函数接受一个list类型作为参数，当所访问的键不存在时，可以实例化一个值作为默认值 RT_x =...▲图6 代码示例⑥运行结果 代码示例⑥第19行中，生成绘图数据时，同时生成图例名称列表；第37、43行使用multi_line()方法一次性绘制6条曲线，并预定义图例。...import Line # 数据 N = 30 x = np.linspace(-2, 2, N) y = x**2 source = ColumnDataSource(dict(

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