最佳开源绘图应用程序 本文跳过像 LibreOffice 这样的生产力套装。它们可以让您在文档和幻灯片中添加图形和绘图，但它们在功能方面非常基础。 另请注意，这不是排名列表。...不应认为排名第一的项目比排名第五的项目更好。 1. Matplotlib Matplotlib是一个开源绘图库，支持许多草图类型，如绘图、直方图、条形图和其他类型的图表。...主要是用python写的；因此，如果您对这种编程语言有一定的了解，那么 Matplotlib 可能是您开始绘制数据草图的最佳选择。...GnuPlot GnuPlot是一个命令驱动的绘图程序，它接受特殊单词或字母形式的命令来执行任务。它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。...它的功能大致类似于基于 GUI 的程序（如 Octave）以及基于脚本的工具（如 Gnuplot 或 Genplot）。换句话说，它结合了良好的用户界面和脚本语言的强大功能。
此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...与MATLAB的比较 pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。 matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。 只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中
显出你那高贵冷艳的X格，最重要的是只需一行代码就能搞定。从此再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。 想画 3D 数据？...鉴于@van li同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像，我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下： 代码在此处： https://gist.github.com...嘛seaborn 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库，上图： (https://github.com/mwaskom/seaborn) 代码一行，后边的几乎都是一行，没做其他设置，默认就这样...等到那天我有专栏了再说吧，到时候也许会写一个关于可视化的系列教程。...比如，这是高赞回答 @冯昱尧用Python/matplotlib绘制的一幅图： 我们用Matlab默认属性来绘制，效果是这样的（没加误差棒）： 然后，只需再修改一下位置、尺寸、颜色等信息，就可以得到风格差不多的图
经@许铖同学提醒，再补充一句，matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦~ ?...代码一行，后边的几乎都是一行，没做其他设置，默认就这样。我就不贴其他的代码了： g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0) ? ?...等到那天我有专栏了再说吧，到时候也许会写一个关于可视化的系列教程。...既然只是属性的不同，那是不是只要修改一下这些信息，就可以实现各种软件绘图风格之间的转换了呢？ 答案是肯定的。 比如，这是高赞回答 @冯昱尧用Python/matplotlib绘制的一幅图： ?...我们用Matlab默认属性来绘制，效果是这样的（没加误差棒）： ? 然后，只需再修改一下位置、尺寸、颜色等信息，就可以得到风格差不多的图（没加误差棒）： ?
喜欢它，并且发现它的艺术风格令人难以置信地令人着迷。 在YouTube上快速搜索该流派可以使任何人都对该流派带来的复古科幻美学感激。 现在很想创建这样的视觉效果。...如果绘制所有十条运动线，请牢记此逻辑，可以可视化时间（x轴）到线的y位置（y轴）： 通过使用指数函数，将运动线和透视线混合在一起。...一个遥远但并非太遥远的目的地。想想-一个神秘的都市天堂。 幸运的是，Matplotlib附带了一个专用的复古天际发电机，名为plt.bar()！...Matplotlib中的 gnuplot颜色图参考 还自由地减少了霓虹灯网格的线宽，认为现在看起来好多了。...就是这样，Matplotlib中的Synthwave！ 尽管没有明显的用例，但强烈建议尝试创建类似的东西，因为会在此过程中学到很多东西。而且，说实话，这很有趣！
http://c.biancheng.net/matplotlib/data-visual.html AI算法工程师手册 Task3:用极坐标系绘制玫瑰图&散点图和边际分布图的绘制 总结 本文主要是Matplotlib...）¶ 在matplotlib中，要想设置绘制样式，最简单的方法是在绘制元素时单独设置样式。...但是有时候，当用户在做专题报告时，往往会希望保持整体风格的统一而不用对每张图一张张修改，因此matplotlib库还提供了四种批量修改全局样式的方式 1.matplotlib预先定义样式¶ matplotlib...，所有rc设置都保存在一个叫做 matplotlib.rcParams的变量中。...一些在特定场景使用的杂色组合，如彩虹，海洋，地形等。
它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。...尽管如此，我认为我们不能忽视Matplotlib作为经过良好测试的跨平台图形引擎的优势。...即使使用这样的包装器，通常也可以深入研究Matplotlib的语法来调整最终的绘图输出。...的两个接口 Matplotlib的一个可能令人困惑的特性是它的双重接口：一个方便的 MATLAB风格的基于状态的接口，以及一个更强大的面向对象的接口。...这样带来的问题就是当我们画第二个图时，怎么回到第一个子图并增加新内容呢？
我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是...那么为了换一种思路解决这个问题，我查找了python的绘图方法，找到了使用python matplotlib模块绘制多条曲线图的方法。...() 这里我绘制了最简单的2条曲线，ax这个变量里面可以继续添加需要plot的x数组和y数组，这样就可以在一张图里面绘制若干条线。...有了这个绘制的思路，我们就可以将我们需要绘制的点，放在两个list里面，其中一个作为横坐标，另外一个作为纵坐标，这样就可以绘制出来我们想要的图像了，关于图像的标题、横纵坐标说明、图示等等，都可以使用对应的函数来进行丰富...具体的绘制方法，可以参考网上更加详细的模块说明，这里我就提供一个思路，希望对大家有帮助。 最后，上一下利用python画出来的几张磁盘性能的图，可以跟上面的图进行对比： ?
它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。...尽管如此，我认为我们不能忽视 Matplotlib 作为经过良好测试的跨平台图形引擎的优势。...即使使用这样的包装器，通常也可以深入研究 Matplotlib 的语法来调整最终的绘图输出。...一些更改（例如修改已绘制的直线的属性）将不会自动绘制：要强制更新，请使用plt.draw()。不需要在 Matplotlib 模式下使用plt.show()。...一个功能的两个接口 Matplotlib 的一个可能令人困惑的特性是它的两个接口：一个是方便的 MATLAB 风格的，基于状态的接口，以及一个更强大的面向对象的接口。
然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。 具体步骤 1....使用定时任务记录每天的信息 经过长时间的暗中观察，我发现博客园的积分与排名是每天更新一次。于是我们可以增加一个定时任务，每天中午跑一下，来获取当天的信息。...上面的例子我就是运行在 Windows 上的，因为我装了一个 git bash，它自带 msys2 环境，类似于 mingw，也是一种在 Windows 上运行的 Linux 微环境，一些常用的 Linux...如果是这样，在 windows 上的定时任务非‘任务计划’莫属了，下面就是我创建的任务截图 我设置在了每天中午 12:00 运行，下面这个文件是可以直接导入的那种 <?...汇总 有了上面 gnuplot 脚本，就可以直接用一个 shell 脚本搞定绘制与打开图片两个过程了： plot.sh 1 #! /bin/sh 2 gnuplot .
话说，这篇文章我本来想起个名字叫《如何用Python画子图》，然后我看了一眼公众号后台： ? 太单调了！太贫瘠了！太boring了！你的想象力呢？你的创造力呢？你的。。脑子呢？...讲真，这么多如何，看的我都不认识如何了。 所以如何是谁？如萍+何书桓吗？ ? 然后不知怎的我就想到了《孔乙己》，大约是因为播放《情深深雨濛濛》的那段时间，我正在学习这篇课文罢。 ?...这里先给出一段最简单的绘制折线的代码： import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4] y = [1,0,2,4] fig = plt.figure() ax...它是matplotlib下的绘图函数集合，并且出图风格和MATLAB比较相似。也就是说，plt是一个绘图包。...而下面代码中的fig则是利用plt绘图包里的figure函数创建的一个空白画布，ax则是这张画布中的一个子图。
请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。 ? 1....若能邀请Matplotlib的ColorMap来帮忙的话，处理颜色就会轻松很多，色彩也会更丰富，但这并不意味着ColorMap是必需的。...这一系列的操作过程中，有一个非常关键的知识点：NumPy数组的类型必须是单字节无符号整型，即np.uint8或np.ubyte类型。...Matplotlib的cm子模块使用起来也非常简单。下面的代码有助于理解颜色映射（ColorMap）的机制、熟悉cm对象的使用方法。...这就是使用NumPy绘画的核心技巧，融会贯通之后，相信你也能够绘制出更漂亮、更绚丽的作品来。
matplotlib官方有一份短小精悍的小文档，今天分享的就是这个： 官网的左下角有 自带的绘图指南真的很好，分享给大家： 图像的绘制一般都是这样的过程，先导入绘制的库，准备我们要用的数据，将画布建立好...需要先安装VS，因为mxnet会使用VS来编译旧版本的Numpy库，然后你要卸载matplotlib，在上面的库安装好后，再安装它，这样就是向下兼容了。其实可以搞虚拟环境的，但是我不经常用。...我在报错的过程中找到，在win安装，需要VS 打开安装 库其实就是一个pip的命令 选择这些就OK 下载安装 我至今没有登陆 重新再VS的帮助下编译numpy 这样就算安装完成了 OK...为了支持所有的使用情形，matplotlib能够产生不同的输出，而把每一个不同输出的能力叫做一个后端。而前端就是用户需要处理的代码，如绘图代码，然后后端做的就是所有看不到的辛苦工作来生成视图窗口。...图例 颜色条 对图像的注释 就像这样 这样 高级文本框标注 指示框风格 弯曲风格 bar的链接样式 轴之间的缩放效果 https://matplotlib.org/stable
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。...面向对象方式绘图：matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。...[matplotlib.pyplot.subplots_adjust] [matplotlib.pyplot.subplots] 绘制多个独立图表 如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定...，以逆时针计算，取整 后面还有 family 用来设置字体，style 设置字体的风格，weight 字体的粗细, bbox 给字体添加框,如 bbox=dict(facecolor=‘red’, alpha
之前我们经常在案例中使用 matplotlib 绘制图表，比如： 对疫情，我们可以放松警惕了吗？...B站用户行为分析非官方报告 NBA的球星们喜欢在哪个位置出手 也介绍过如何用 pyecharts 绘制出更加精美的图表： 快速掌握pyecharts十种酷炫图表 有了这些库，一般的散点图、折线图、条形图...而今天为大家介绍的这个简单易上手的Python第三方绘图库：cutecharts，则是拥有手绘风格的线条，十分、非常、很 cute，让你的图表具有不一样的风格。...注：我是Windows7系统，用的Anaconda的Python环境。 如何判断有无安装成功呢？...二、绘制图表 我给大家讲解三种类型的图形绘制，分别为条形图、折线图、饼图。非常可爱，非常萌，自带渲染效果，还有一定的交互性。
这种图正规绘制需要大量的单点计算，并用软件描面画成。但是实际上，我无法计算出如此多的单点来绘制一张图，毕竟在一般的计算有机工作中，单是定位过渡态就够普通鼠标侠喝一壶了，更别说选CV扫描并绘图了。...时间更不允许，当我需要画图时，往往意味着科研需要的数据已经满足需求了，我再要求提供给我更多数据也不大可能得到。...因此只能利用现用的计算数据合理规划着绘制，也就是说我只能依据目前算出的几个结构的数据，或者IRC上的点进行绘制。 经朋友启发，组织了一个简易的流程，来画这种简易的示意图。...plt.show()那里会展示最初捏出的草图形貌，不过在Blender里就能看到它就不需要matplotlib渲染了 代码默认生成200x200的图，使用Rbf来拟合曲面。...刚才的示意图 之前画的几个图： 首先是捏的草图 最后调cmap = plt.get_cmap('gnuplot')着色的示意图
在使用基础的matplotlib虽然也能绘制出直方统计图，但面对多类别数据则显得较为蛮烦，基本系列课程的目的是为了大家系统掌握各种图表的绘制方法，这里我们还是使用Seaborn进行绘制，再通过设置绘图风格以及必须的美化设置进行定制化操作...默认主题风格 由于具体涉及到较多绘图元素的设置，我们这里直接采用matplotlib内置的主题风格，代码如下： plt.style.use('fivethirtyeight') #设置绘图主题 文本元素的添加...常看我文章的小伙伴可能知道，我在添加一些文本要素(如title、subtitle、caption等)时没有使用其默认的绘图语法，只是使用ax.text()绘制，这样的好处是可以任意设置位置，如下： #...可视化的效果还是很不错哦 Matplotlib inset_locator.inset_axes()自由添加图片元素 这里的绘图方法，我之前的推文也有说过，既然是基础系列，我这边就尽可能的将每一个重要的知识点单独列出...，这里使用了一个matplotlib不怎么常用的绘图方法添加图片元素，即inset_axes()方法，完整带入方法如下： from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator
想要绘制这样一条曲线，gnuplot 脚本改动并不大： 1 #!...另外从图中还可以看到另一个有意思的现象，就是 f2 倒数函数和 f3 反正切函数完全重合！为了突出这一点，我特意加粗了 f2，变细了 f3，这样就不会像之前那样看不清楚了。...，直接干成负数了，祝贺我进入了另一个维度~ 看来还是我好高骛远了，手里拿着 2 W 分的数据，却想预测 40 W 分的排名，难为 gnuplot 了。...将得到的预测值写入一个数据文件，随着时间积累，形成一条预测曲线绘制出来，再和实际数据做对比，预测效果岂不一目了然？...输出预测值 将 gnuplot 脚本中计算得到的预测值写入一个文件，这个事情看起来简单做起来难，难就难在我找了半天，没有找到可以从脚本直接输出信息到 console 或重定向到文件的方法。
渲染图形时，所有艺术家都被绘制到画布（canvas）上。大多数艺术家（Artist）都与轴有关; 这样的艺术家（Artist）不能被多个轴共享，也不能从一个轴移动到另一个轴。...唯一需要注意的是避免为自己的代码混合了别的代码风格，尽量保持风格的统一。 注意：matplotlib的开发人员必须遵循特定的编程风格和指导原则。请参见Matplotlib开发人员手册。...对于像这个例子这样非常简单的事情，唯一的好处是学术性的：更冗长的风格更明确，更清楚地说明事物从何而来，以及正在发生的事情。...这有什么用，假设您需要一个脚本，将文件内容绘制到屏幕上。您想查看该图，然后结束脚本。如果没有一些阻塞命令（如show()），脚本会闪现图像，然后立即结束，屏幕上不显示任何内容。...使用快速的风格 快速样式可用于自动将简化和分块参数设置为合理的设置，以加快绘制大量数据的速度。
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