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【OpenGL】十二、OpenGL 绘制线段 ( 绘制单条线段 | 绘制多条线段 | 依次连接的点组成的线 | 绘制圈 | 绘制彩色的线 )

文章目录 一、设置线宽度 二、绘制单条线段 GL_LINES 三、绘制多条线段 GL_LINES 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP 五、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 偶数个点...) 六、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 奇数个点 ) 七、绘制彩色的线 八、相关资源 一、设置线宽度 ---- 线的绘制宽度是 OpenGL 状态机中的一个值 , 通过 glLineWidth...// 绘制点结束 glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); 绘制效果 : 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP...---- 给 glBegin 传入 GL_LINE_STRIP 参数 , 其作用是绘制各个点依次连接的线 , 但是首尾不连接 ; 这里注意与 GL_LINE_LOOP 区别 , GL_LINE_LOOP..., 第 3 个点蓝色 ; 线段 1 白色 ~ 绿色渐变 , 线段 2 绿色 ~ 蓝色渐变 , 线段 3 蓝色 ~ 白色渐变 , 这是 OpenGL 固定管线差值出来的颜色 ; 八、相关资源

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Python-matplotlib 学术型散点图绘制

引言 本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程，涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制，只不过添加了相关性分析，拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。...(图片来源于网络，如有侵权，望告知，删除，谢谢) 从该图可以看出，这是用ggplot2绘制的相关性散点图(别问我为啥，第一感觉就是 ? )，需要的数据量极大且颜色代表了散点密度大小。...下面我们就用python-matplotlib 进行此类相关性散点图的绘制教程。 02....解释如下： （1）12-18行，使用numpy.linespace()和scipy的optimize.curve_fit()方法绘制拟合公式，并以此绘制散点拟合线和散点对角线； （2）33-35行，...可视化绘制02： 针对颜色映射散点密度大小，主要步骤与上述相同，添加的额外代码如下：计算密度范围并附上颜色： # Estimate the 2D histogram nbins = 150 H, xedges

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Python-matplotlib 商业图表绘制04

本期还是推出Python-matplotlib "小清新"商业图表的绘制推文，在发现ax.plot()绘图函数的多类别图表功能后，经过不断和点、文本等尝试搭配后，所能构建的图表也就多了起来，下面就直接上教程...,zorder=1) #分上下情况绘制点、线混合图形 for x in [0,10,20,30]: #绘制横线上的散点，颜色不同 ax.scatter(x,.5,s=120,color...#绘制散点和圆柱之间的连接线，端点为圆点 ax.plot([x,x],[.5,.5+.6],"-o",color=data_color[x],lw=.6,mfc="w",ms=5,mew=1.2...,s=50,zorder=3,color='white') #绘制散点和圆柱之间的连接线，端点为圆点 ax.plot([x,x],[.5,.5-.6],"-o",color=data_color...（2）ax.scatter()绘制散点。 （3）ax.text()文本的灵活添加。 （4）颜色的合理选择。 结果图表如下： ? (也有小伙伴提出这个图可能用PPT制作会更快，我也偷偷试了下 ? ?

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Python-matplotlib 学术散点图完善

，希望能够推出更多的类似绘制教程推文，当然，也提出了一些问题，比如 学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善，以及多图绘制等问题，本期推文就针对此问题进行一一解决。 02....绘制上下误差线 学术性相关性散点图还需添加拟合最佳上线(upper line)和下线(bottom line)，而两者的绘制依据为1：1 最佳线和误差 Δτ= ± (0.05+0.15 True data...绘制带有colorbar的误差线虚线相关性性散点图如下： ? 基于以上关于 线 的绘制基本上也就结束了，如果有关于其他的线绘制，后期我也会添加，或者大家提供其他所需绘制的线。 03....合并多图 python-matplotlib绘制多子图的方法也比较简单，下面就将黑白散点和彩色散点图同时绘制，避免后期排版操作。具体代码如下： ? 结果如下： ? 05....相关性散点类型 在其他论文中看到如下类型的散点图，如下： ?

2.2K50

Matplotlib 另类时间变化图制作

引言 本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python...（2）连接线的绘制 Matplotlib 连接线的绘制方法还是还是采用上期推文Matplotlib 气球图 制作 中方法，此外还添加了文本绘制，如下： ? 效果如下(部分)： ?...（3）绘制散点 散点的绘制也是常规的绘制方法，因为x的位置固定，这里需要有些不同，如下： ? x位置设置如下： x = np.repeat(1.5,data.shape[0]) 效果如下： ?...（4）绘制文本和点的连接线 方法还是和上面连接线绘制方法一样，如下： ?...总结 本期推文涉及的Matplotlib 绘图技巧还是 连接线的绘制方法，再加上辅助数据的添加，希望大家可以认真看下绘制连接线的定义函数，多练，多看，多模仿，是绘制优秀可视化作品的基础哦，希望大家能在此篇推文中学到一些对自己有用的知识点

1.3K10

Matplotlib 气球图 制作

数据可视化 本期推文 数据可视化的难点 在于连接“气球”的连接线的绘制，ggplot2 中geom_segment()可以灵活实现这一过程，而Matplotlib 则相对麻烦点，但也是有绘制连接线的方法的...(1) Matplotlib 绘制 线 的方法 大家可能首先想到 ax.axvline()、ax.vlines()和ax.axhline()、ax.hlines() 方法绘制垂直及水平线。...结果也可以看出：虽然设置了alpha ,但也会根据 “重复“绘制，导致线的粗细不同，再者，散点(scatter)与 线(vlines) 的连接也不能满足绘图需求。...(3) 散点图颜色设置及图例添加 散点图的颜色设置，我们采用字典方法，详细可以查看我之前的推文(推文连接)，具体代码如下： ? 涉及列表表达式和字典的构建，不熟悉的可以自行百度啊，结果如下： ?...还是那句话，列表和字典的灵活应用，可以使数据处理的效率加倍！！ 图例添加还是和之前推文教程一样(Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制)，如下(部分)： ?

2.1K20

解决matplotlib文字标签遮挡问题

，譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边，但随着散点量的增多，或图像上的某个区域聚集了较多的散点时，叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置，出现如图1所示的情况： 图1 出现这种情况非常影响数据可视化作品的呈现效果...__len__())] 接着我们先不使用adjustText调整图像，直接绘制出原始的散点+文字标签： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter...(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 绘制所有点对应的文字标签 for x_, y_, text in zip(x, y, texts): plt.text(...，接下来我们使用adjustText的基础功能来消除文字重叠现象： 图5 这时可以看到与图4相比，图5中的所有文字都没有出现彼此重叠现象，adjustText帮助我们自动微调了文字的摆放位置，并且距离原始散点偏移较大的文字还贴心的加上了连接线...，color不用多说，接下来我们添加参数lw用于控制线的宽度，并对线型与颜色进行修改： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter(x, y, c

2.2K61

（数据科学学习手札87）利用adjustText解决matplotlib文字标签遮挡问题

，譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边，但随着散点量的增多，或图像上的某个区域聚集了较多的散点时，叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置，出现如图1所示的情况： ?...(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 绘制所有点对应的文字标签 for x_, y_, text in zip(x, y, texts): plt.text(...散点聚集的区域内文字标签非常容易重叠在一起，接下来我们使用adjustText的基础功能来消除文字重叠现象： 图5 　　这时可以看到与图4相比，图5中的所有文字都没有出现彼此重叠现象，adjustText...帮助我们自动微调了文字的摆放位置，并且距离原始散点偏移较大的文字还贴心的加上了连接线，至此，我们就初探了adjustText的强大功能，接下来我们来学习adjustText的更多功能。...，color不用多说，接下来我们添加参数lw用于控制线的宽度，并对线型与颜色进行修改： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter(x, y, c

2.1K31

Matplotlib 绘2D图

matplotlib.pyplot.broken_barh 绘制水平直方图 matplotlib.pyplot.contour 绘制等高线图 matplotlib.pyplot.errorbar 绘制误差线...间断线 ':' 点状线 样本点标记 marker =参数值 样本点标记 '.'...线形图 散点图进阶 参数 含义 s= 散点大小 c= 散点颜色 marker= 散点样式 cmap= 定义多类别散点的颜色 alpha= 点的透明度 edgecolors= 散点边缘颜色 除了线型图以外...参数 含义 s= 散点大小 c= 散点颜色 marker= 散点样式 cmap= 定义多类别散点的颜色 alpha= 点的透明度 edgecolors= 散点边缘颜色 # -*- coding: utf...在箭头绘制的过程中，还有一个 arrowstyle= 用于改变箭头的样式。另外，connectionstyle= 的参数可以用于更改箭头连接的样式。下图展示了常见的箭头连接样式。 综合案例 ?

2.4K50

绘制持仓榜单的“棒棒糖图”

画图 Matplotlib画图 创建一张画布figure和ax画图层，用ax.hlines分别画空仓水平线和多仓水平线。用ax.scatter画左右两边线的散点，使用菱形marker。...画图1：水平线 由于plotly没有matplotlib的ax.hlines函数画水平线，可以借助plotly shapes画水平线。...用scatter画左右两边线的散点，使用菱形marker并且scatter中的text可以标注线两端的标注期货公司和持仓数，注意持仓数都是正数。...，所以不能添加legend，而上面的散点scatter虽是轨迹，但是mode =markers+text 使得legend中多出了text文字，如下图，而且目前版本的plotly不具备自定义legend...matplotlib全而强大，像这个榜单图，没有水平线hline或竖直线vline，虽有shape，但不能为shapes添加图例，但是这个库也在慢慢发展，官方论坛community里面也有许多人提出问题

3.1K20

数据可视化初体验，matplotlib快速上手！

plt.legend() plt.show() 参数说明： s：散点的大小，默认为50 c：散点的颜色，默认为蓝色，这里设为g表示green绿色。...xmax：x轴上的刻度最大值 3.效果 生成同样的散点分布图，如果把x轴刻度调成与生成范围一致(2~9)，我们就会发现散点均匀的分布满了x轴范围。...函数功能 绘制刻度线的网格线 2.实例代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.1, 10, 100...(y=0.0,c='r',ls='--',lw='1')制制垂直参考线axvline(x=2.0,c='g',ls='--',lw='1') y：水平参考线的y轴位置 x:：垂直参考线的x轴位置 3....效果 定义图例及位置的函数图像 十二、本节知识点总结 知识点总结 十三、综合练习 1. 题目 根据我们本节所介绍的matplotlib知识点，请绘制出以下函数图像： 2.

1.2K30

在模仿中精进数据可视化01：国内38城居住自由指数

因此与其在matplotlib中极坐标系的基础上想方法隐藏部分参考线，不如逆向思维，从构造参考线的角度出发，自己组织构造参考线，会更加的自由和灵活。...利用下面的函数实现0-100向-90到-80的线性映射： 图8 接下来我们就来为每个指标构造线与散点部分的矢量数据，并在统一转换坐标参考系到「正射投影」之后叠加到之前的图像上： # 为每个城市生成1条经线...data['居住自由指数_映射值'])])]}, crs='EPSG:4326') # 居住自由指数对应的折线上的散点...data['购房自由指数_映射值'])])]}, crs='EPSG:4326') # 购房自由指数对应的折线上的散点...，剩下的无非是添加些文字、刻度之类的，其实这部分很多都可以在出图之后利用其他软件PS完成，比写代码轻松，所以这部分只对添加「城市+指标」的文字标签以及刻度值进行补充： 图14 再模仿原作品裁切一下图片

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Python气象绘图教程（十四）

然后，from matplotlib.legend import Legend模块导入，将其他散点和直方在Legend命令下添加，Legend()内部关键字参数与ax.legend()的关键字参数一致，...五、散点图多变量下图例的添加 在前面的推送中，介绍到散点图的两种使用方法：一种为以s为变量，固定颜色，通过散点直径大小展示数据；一种是以颜色映射为变量，固定s,通过填色变化来展示数据。...注意，最好能改变alpha小于1，因为散点存在互相重叠情况，不使散点透明，小散点可能被大散点完全覆盖。edgecolor设为黑色在视觉上是最好的。 ?...B、通过两个图例分别展示散点直径和散点颜色 前面的程序与A中完全相同，在第四节中已经讲了如何建立多个子图，这里马上就上手使用了，这次不使用colorbar展示颜色变化，而使用带颜色的散点： from matplotlib.lines...接着，使用前面提到的添加第二个图例的方法，添加散点直径图例： marker1=ax.scatter([],[],s=rain_size.min(),c='k',alpha=0.3) marker2=ax.scatter

2.7K51

关于python 的legend图例,参数使用说明

刚才画散点图要用到图例，可是matplotlib.pyplot.plot(x,y,’.’)画出的散点图中图例是两个点（因为plot默认画的是线，需要两个端点来表示线，所以是两个点），matplotlib.pyplot.scatter...(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个点（这个我理解不了为什么，scatter散点的大小可以自己设置，我猜可能跟这个有关）。...看，上边的图例都不是一个点，这跟matlab很不同，找了半天博客啥的也没找到解决办法（有的图是一个点，但是程序一运行就是两个或者三个点的，不知道为什么），还是帮助文档靠谱，直接找到了解决办法，先把网址甩出来...https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html#matplotlib-pyplot-legend 这里我先说下解决办法，...plot函数需要在legend中添加一个参数 numpoints=1 scatter函数需要在legend中添加一个参数 scatterpoints=1 以上这篇关于python 的legend图例,参数使用说明就是小编分享给大家的全部内容了

2.4K20

(在模仿中精进数据可视化01) 全国38城居住自由指数可视化

因此与其在matplotlib中极坐标系的基础上想方法隐藏部分参考线，不如逆向思维，从构造参考线的角度出发，自己组织构造参考线，会更加的自由和灵活。...图4 　　我们只需要设定中心点参数在南极点或北极点，再配合简单的经纬度相关知识就可以伪造出任意的经纬线，再利用geopandas中的投影变换向设定好的正射投影进行转换，再作为平面坐标进行绘图即可。 　　...图8 　　接下来我们就来为每个指标构造线与散点部分的矢量数据，并在统一转换坐标参考系到正射投影之后叠加到之前的图像上： # 为每个城市生成1条经线 lng_lines = gpd.GeoDataFrame...data['居住自由指数_映射值'])])]}, crs='EPSG:4326') # 居住自由指数对应的折线上的散点...data['购房自由指数_映射值'])])]}, crs='EPSG:4326') # 购房自由指数对应的折线上的散点

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

，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...不为None时，用于设定散点大小尺寸范围，格式为(min, max) s：当scale设置为None时，用于控制散点的尺寸大小 color：当hue设置为None时，用于控制散点的填充色彩 marker...：用于设定散点的形状 alpha：控制全局色彩透明度 linewidths：控制散点轮廓宽度 edgecolors：控制散点轮廓颜色 legend：bool型，用于控制是否显示图例 legend_var...映射房源价格到尺寸上 　　看完了如何映射颜色，下面我们来看看如何将值映射到散点大小上，使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上，再配合一些相关参数进行绘图： import numpy...2.2.3 Webmap geoplot中的webmap用来添加在线瓦片地图底图，使得我们可以在在线地图上图层，但目前暂时只支持叠加基于点要素的图层。

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基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...不为None时，用于设定散点大小尺寸范围，格式为(min, max) s：当scale设置为None时，用于控制散点的尺寸大小 color：当hue设置为None时，用于控制散点的填充色彩 marker...：用于设定散点的形状 alpha：控制全局色彩透明度 linewidths：控制散点轮廓宽度 edgecolors：控制散点轮廓颜色 legend：bool型，用于控制是否显示图例 legend_var...，使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上，再配合一些相关参数进行绘图： import numpy as np # 简单绘制波士顿行政区划 ax = gplt.polyplot(df...用来添加在线瓦片地图底图，使得我们可以在在线地图上图层，但目前暂时只支持叠加基于点要素的图层。

2.1K30

数据科学：是时候该用seaborn画图了

话不多说，先来展示一下Seaborn的风采： 热力图 小提琴图 散点矩阵图 多元散点图 带边际分布的Hexbin图 ---- 下面正式开始讲解如何使用Seaborn绘图 功能简介 Seaborn...是这样的，Seaborn会内置一些数据集，通过load_data()方法加载 大家有兴趣可以去官方教程看看有哪些内置数据集 本文都会用Seaborn内置数据集讲解案例 点、线混合绘图函数 - relplot...tips数据集字段说明： total_bill：总消费 tip：小费 sex：性别 smoker：是否吸烟 day：周几 time：用餐类型 前面绘制了total_bill（总消费）和tip（小费）的散点关系图...，我们可以清晰地看到这两者成正相关性。...箱线图的绘制方法是： 先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数； 然后， 连接两个四分位数画出箱子； 再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。

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