向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 最近遇到一个问题，如何读取仪表中的指针指向的刻度 解决方法有多种，比如，方案一：模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测，...第一次的模板选取如下： 匹配的效果如下： 根据模板选取的原则我们，必须进行两次匹配才能的到精确和更高准确率的结果 第二次的模板如下： 然后在第一次结果的的基础上也就是蓝色矩形框区域进行第二次匹配，...），同时只保留内切圆部分，效果如下： 接下来就是拟合直线，拟合直线我采用旋转虚拟直线法，假设一条直线从右边0度位置顺时针绕中心旋转当它转到指针指向的位置时重合的最多，此时记录下角度，最后根据角度计算刻度值...31.99054054 23.04324324 14.89054054] [62.69068323 53.56024845 40.05652174]] 重合数量和对应角度：(1566, 158) 对应刻度...特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠 特征工程(七)：图像特征提取和深度学习 如何利用全新的决策树集成级联结构
此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。 在介绍示例之前，我们最好先对 Matplotlib 图形的对象层级有更深入的理解。...我们发现每个主要刻度都显示为一个较大的刻度线和标签，而次要刻度都显示为一个较小的刻度线，且不显示标签。...然而，次要刻度有一个 NullFormatter 对象处理标签，这样标签就不会在图上显示了。 下面来演示一些示例，看看不同图形的定位器与格式生成器是如何设置的。...3 增减刻度数量 刻度拥挤的图形 默认刻度标签有一个问题，就是显示较小图形时，通常刻度显得十分拥挤。...在 π / 2 的倍数上显示刻度 我们可能想稍稍改变一下这幅图。首先，如果将刻度与网格线画在 π 的倍数上，图形会更加自然。
先看轴部分的名称约定，根据名称就可以修改对应的属性了 1.显示坐标轴 默认只显示左y轴和下边的x轴，调用setVisible(bool)设置轴是否显示 customplot->yAxis2...当前格式代码将不会更改 6.改变刻度起始原点 有些需求要修改刻度显示的原点，例如原来是-10,-5,0,5,10,15，设置原点为1后变成-14,-9,-4,1,6,11，代码例子： customplot...->xAxis->setRange(-15,15); customplot->xAxis->ticker()->setTickOrigin(1);//改变刻度原点为1 7.刻度数量 一般刻度数量是自动调整的...(QCPAxisTicker::tssReadability);//可读性优于设置 8.刻度值显示和轴标签 刻度值默认在外部，可以改成在内部，代码例子： customplot->xAxis-...>setTickLabels(true);//显示刻度值 customplot->xAxis->setTickLabelSide(QCPAxis::LabelSide::lsInside);/
每个axes都有属性xaxis和yaxis，它们又具有一些属性，包括构成轴域的直线，刻度和标签。 主要和次要刻度 在每个轴内，有主要刻度标记和次要刻度标记的概念。...，而每个次刻度线显示为一个没有标签的较小刻度线。...但是，次要刻度的标签格式为NullFormatter：这表示不会显示任何标签。我们现在将展示一些为各种图设置这些定位器和格式化器的示例。...在许多情况下，不显示刻度可能很有用 - 例如，当你想要显示图像网格的时候。...我们可以用plt.MaxNLocator()解决这个问题，它允许我们指定要显示的最大刻度数。
本期我们就来聊聊Python中关于时间轴的几种处理办法，包括如何控制时间轴呈现的刻度个数、刻度间隔和刻度标签的旋转。...') # 获取图的坐标信息 ax = plt.gca() # 设置日期的显示格式 (即“月-日”) date_format = mpl.dates.DateFormatter("%m-%d") ax.xaxis.set_major_formatter...(date_format)# 控制x轴显示的日期个数（如10个） xlocator = mpl.ticker.LinearLocator(10) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator...)# 控制x轴显示日期的间隔天数（如一周7天） xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(7) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)...)# 控制x轴显示日期的间隔天数（如一周7天） xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(7) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator
MaxNLocator 在最合适的位置找到带有刻度的最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间的均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式的刻度定位。...MultipleLocator 刻度和范围是基数的倍数；整数或浮点数。(自定义刻度用较多的方法)。 FixedLocator 固定刻度定位。刻度位置是固定的。 IndexLocator 索引定位器。...(直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...下面我们将通过几个例子讲解刻度中用的最多的「时间刻度形式」的设置。...接下来我们看一个一键设置时间刻度形式的方式。
MaxNLocator 在最合适的位置找到带有刻度的最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间的均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式的刻度定位。...MultipleLocator 刻度和范围是基数的倍数；整数或浮点数。(自定义刻度用较多的方法)。 FixedLocator 固定刻度定位。刻度位置是固定的。 IndexLocator 索引定位器。...(直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...以上就是对matplotlib 的刻度位置和刻度标签形式的介绍，大家也只需了解一两个常用的即可，其他用时再到matplotlib查找即可。...下面我们将通过几个例子讲解刻度中用的最多的「时间刻度形式」的设置。
AutoLocator, 默认值，自动对刻度线的位置进行设置 2. MaxNLocator, 根据提供的刻度线的最大个数，自动设置 3....IndexLocator, 根据起始位置和间隔来设置刻度线 4. MultipleLocator, 根据指定的间隔来设置刻度线 5. FixedLocator, 根据提供的列表元素来设置刻度线 6....NullLocator,不显示刻度线 通过对以下所示的图，设置不同的Locator来看下其作用，代码如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy...2. formatter 和locator类相似，formatter也是有很多的类，部分列表如下 1. PercentFormatter，标签显示成百分比 2....MultipleLocator, 根据指定的间隔来设置刻度线 5.
通过一个综合例子，以OO模式展示这些API是如何控制一个图像中各部分的文本，在之后的章节我们再详细分析这些api的使用技巧 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot...通过一个例子演示这两种方法是如何使用的。...为方便在图中加入合适的字体，可以尝试了解中文字体的英文名称,该链接告诉了常用中文的英文名称 #该block讲述如何在matplotlib里面，修改字体默认属性，完成全局字体的更改。...axs[1].xaxis.set_ticks_position('bottom')#set_ticks_position()方法是用来设置刻度所在的位置，常用的参数有bottom、top、both、none...以下面的代码为例，在使用legend方法时，我们可以手动传入两个变量，句柄和标签，用以指定条目中的特定绘图对象和显示的标签值。
major'为主刻度、'minor'为次刻度。没有输入的方向则不会显示网格刻度。 axis：选择网格线显示的轴。字符串，可选参数，取值范围为{'both', 'x', 'y'}，默认为'both'。...，Tick and label zorder. bottom, top, left, right : bool, 分别表示上下左右四边，是否显示刻度线，True为显示 labelbottom, labeltop..., labelleft, labelright:bool, 分别表示上下左右四边，是否显示刻度值，True为显示 labelrotation : 刻度值逆时针旋转给定的度数，如20 gridOn: bool...axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度线 label1On,label2On : bool分别表表示是否显示axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度值 可以将每个 Matplotlib...设置轴刻度 # 设置主次刻度轴 ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.000)) ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator
如何添加画布/绘图区域已经讲过，如何添加图形，看我发的各种可视化图鉴就行了，而最需要花时间的就是对初步成型的图案进行修饰，先来看一张来自官方文档的图 ?...但不论如何，能用到的Matplotlib修饰操作就这么多，本文将按照上图的顺序带大家手把手的绘制出图中的每一部分，希望以这种方式对常用的修饰语法进行讲解！...主刻度的调整就完成了，接下来是副刻度的调整，我们需要将x轴副刻度以0.25为单位分开，并显示数值，y轴副刻度同样为0.25但是不显示数值，以x轴为例，调整副刻度及数值显示可以通过·ax.xaxis.set_minor_formatter...网格线 刻度线搞定之后，下一步添加网格线，我们可以使用ax.xaxis.grid和ax.yaxis.grid分别对指定x轴和y轴的网格线，可选参数非常多，详见matplotlib网格线设置 在这里，我们按照官方示例图的样式...，两个坐标轴都添加主刻度网格线，并使用,linestyle = (0,(10,5))对线性进一步调整 ax.xaxis.grid(True, which='major',linestyle = (0,(
(QPen(Qt::white,3));// x轴线上的主刻度线（有数字的刻度线）的画笔颜色和粗细 customPlot->xAxis->setTickLabelColor(Qt::green)...;// x轴线上的主刻度线下的文字颜色 customPlot->xAxis->setTickLengthIn(6);// 轴线内主刻度线的长度 customPlot->xAxis->setTickLengthOut...(15);// 轴线外主刻度线的长度 customPlot->xAxis->setSubTickPen(QPen(QColor(220,20,60),1));//粉红色，x轴线上的子刻度线（有数字的刻度线...）的画笔颜色和粗细 customPlot->xAxis->setLabelColor(Qt::red);// 只有设置了标签，轴标签的颜色才会显示 customPlot->xAxis->...(true);// 显示子网格线 customPlot->yAxis->grid()->setSubGridVisible(true); customPlot->xAxis->grid(
show: true, //是否显示刻度标签。...//interval: 'auto', //坐标轴刻度标签的显示间隔，在类目轴中有效。...show: true, //是否显示坐标轴刻度。...show: true, //是否显示刻度标签。...//interval: 'auto', //坐标轴刻度标签的显示间隔，在类目轴中有效。
子图像统一标题设置 效果如下（subplot row i）： 思路其实创建整个的子图像，然后将图像的刻度、标注等部分作不显示设置，仅仅显示图像的 title。 ?...X轴标出一些重要的刻度点，当然实现方式有两种：直接在X轴上标注和通过注释annotate的形式标注在合适的位置。...怎么解决呢，那就在 0.3 和 0.4之间再设置一个刻度，有了空间后不显示即可。...，因此次刻度线不予显示。...("left") 当然标注文本的上下位置也是可以控制的，比如: ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_y(-.1) 当然控制刻度标注的上下位置也可以用labelpad
"""设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6) ax.xaxis.set_major_locator...(fmt_half_year) # 设置次刻度，每个月一个刻度 fmt_month = mdates.MonthLocator() # 默认即可 ax.xaxis.set_minor_locator(...fmt_month) # 设置 x 坐标轴的刻度格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围...= np.datetime64(data['date'][-1], 'Y') + np.timedelta64(1, 'Y') ax.set_xlim(datemin, datemax) # 设置刻度的显示格式...""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看
〇，时间序列绘图概述 在金融经济等行业的数据分析领域，经常会遇到时间序列绘图的问题。...相比于一般的绘图，时间序列绘图的主要困难在于坐标轴时间刻度的设置，可以采取以下3种方法： 1，将时间列表放置在DataFrame的index，全自动默认时间刻度。...3，利用ax.xaxis.set_major_locator和ax.xaxis.set_major_fomatter等方法，半自动设置时间刻度。...该方法也适用于设置其它类型的（如百分数类型）的坐标轴刻度。 ? 一，全自动默认时间刻度 ? ? 二，纯手动设置时间刻度 ? ? ? ? 三，半自动设置时间刻度 ? ?...半自动坐标轴刻度设置方法除设置时间刻度外，也可以设置其它类型坐标轴刻度。下例中将中国平安的价格曲线转化成累积收益率曲线，并将纵坐标刻度形式设置为百分数显示。 ? ? ?
---- 1、指定坐标轴刻度值和标签 自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义，例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式，以及旋转刻度标签。...1.3、更改刻度标签格式 创建针状图并将沿 y 轴的刻度标签值显示为美元值。...例如，使用 '%.1f' 在 x 轴刻度标签中显示一个十进制值。使用 '\xA3%.2f' 将 y 轴刻度标签显示为英镑。选项 \xA3 表示英镑符号的 Unicode 字符。...可以通过 Axes 对象的 XAxis、YAxis 或 ZAxis 属性访问与特定坐标轴关联的标尺对象。标尺的类型取决于坐标轴上的数据类型。...ax.YAxis.Exponent = 0; ---- 2、突出显示特定等高线层级 此示例演示如何突出显示特定层级的等高线，在以往的数学建模比赛中经常需要绘制此类图。
刻度线 刻度线称之为ticks, 通过如下两个函数进行设置 1.set_xticks，设置x轴的刻度 2.set_yticks，设置y轴的刻度 基本用法如下 >>> fig, ax = plt.subplots...刻度线的标签 刻度线对应的标签通过如下两个函数进行设置 1.set_xticklabels，设置x轴刻度线标签 2.set_yticklabels，设置y轴刻度线标签 基本用法如下 >>> fig, ax...坐标轴反转 除了设置坐标轴的范围，又时还会反转坐标轴，这里的反转不是说x轴和y轴的调换，而是将坐标轴逆向显示，通过如下函数对坐标轴进行逆向操作 1.invert_xaxis，逆向x轴 2.invert_yaxis...通过如下函数可以知道坐标轴是否被反转 >>> ax.xaxis_inverted() False >>> ax.yaxis_inverted() False 最后介绍一个综合性的函数tick_params...，bottom和top控制对应方向的刻度线是否显示，labelbottom和labeltop控制对应放下的刻度线标签是否显示，输出结果如下 ?
，而matplotlib.artist.Artist是知道如何使用渲染器在画布上画图的对象。...= ax.set_ylabel('my ydata') 当你调用ax.set_xlabel时，它将信息传递给XAxis的Text实例，每个Axes实例都包含XAxis和YAxis，它们处理刻度、刻度标签和轴标签的布局和绘制...对象容器 现在我们知道如何检查和设置我们想要配置的给定对象的属性，现在我们需要如何获取该对象。 前面提到了两种对象：基本类型和容器类型。...：XAxis和YAxis，它们处理刻度和标签的绘制。...虽然刻度包含所有下面要提及的基本类型，Axis方法包含访问器方法来返回刻度线，刻度标签，刻度位置等： In [285]: axis = ax.xaxis In [286]: axis.get_ticklocs
barChart.setDrawValueAboveBar(true); // 设置每条柱子的数值显示 XAxis xAxis = barChart.getXAxis(...) { xAxis.setPosition(XAxis.XAxisPosition.BOTTOM); // 这里设置x轴在柱状图底部显示 xAxis.setAxisLineWidth...x轴的轴线显示 xAxis.setDrawGridLines(false);//设置x轴的表格线不显示 xAxis.setEnabled(true); // 设置x轴显示...轴从0刻度开始 rightAxis.setDrawGridLines(false);// 这里设置右侧y轴不显示表格线 rightAxis.setDrawAxisLine...(true); //设置右侧的y轴显示 } }
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