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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)背景:Matplotlib

我们现在将深入研究Matplotlib包,以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的SciPy协同工作。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。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位,而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示,Matplotlib软件包诞生了,2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时,它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。

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Canvas基础教程(章节1)

这是我的第一篇Canvas 基础教程,我先简述一下什么是Canvas 。   H5 新增内容,允许脚本语言动态渲染图像,是由 HTML 代码配合高度和宽度属性而定义出的可绘制区域。JavaScript 代码可以访问该区域,类似于其他通用的二维 API,通過一套完整的绘图函数来动态生成图形。一些可能的用途,包括使用 Canvas 构造图形,动画,游戏和图片。 Canvas 对象的属性 height 属性:   画布的高度。和一幅图像一样,这个属性可以指定为一个整数像素值或者是窗口高度的百分比。当这个值改变的时候,在该画布上已经完成的任何绘图都会擦除掉。默认值是 150。 width 属性:   画布的宽度。和一幅图像一样,这个属性可以指定为一个整数像素值或者是窗口宽度的百分比。当这个值改变的时候,在该画布上已经完成的任何绘图都会擦除掉。默认值是 300。 那Canvas 绘制的图形或动画有哪些优点呢?

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