Matplotlip -在一个图中绘制来自数据帧的多条线 - 腾讯云开发者社区

在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。...打开600895.ss.xlsx文件，能看到如图5-4所示的数据内容，其实在控制台中和另一个csv文件中，可以看到一样的数据。 ?...2 用matplotlib绘制k线和均线 K线是由开盘价、收盘价、最高价和最低价这四个要素构成。在得到上述四个值之后，首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。...在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形...运行本范例程序，即可看到如图13-7所示的结果。 ? 可以看出，蓝线表示真实的收盘价（图中完整的线），红线表示预测股价（图中靠右边的线。

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当一个数据帧在经过Access、trunk链路的时候分别经历了什么样的过程？

规则细节部分怎么理解接收不带Tag的报文处理以及发送帧处理过程之前一直在讲解有Tag的数据是如何通过Trunk的，其实Trunk也能够实现access的功能的，只是看起来不容易被理解，不如access...就是依靠PVID，是的，Trunk里面也有PVID的概念，它的作用是什么呢？当收到一个不带Tag报文的数据，会打上PVID，前提是该PVID在允许通过的列表里面。...当发出去的时候，如果该数据带有Tag，与PVID相同，且在允许列表里面，会执行一个动作，剥离Tag发送出去。...（1）在一个VLAN交换网络中，以太网帧有两种形式出现：无标记帧（Untagged帧）：简称untag，原始、没有打上4字节VLAN的标签的帧。...Tag帧以及untag帧（3）access模式下，一个接口只能加入一个VLAN，适合对接处理不了Tag帧的设备，这样在进入的时候打上对应的Tag，出来的时候，剥离Tag交给终端设备，既可以完成通信，又实现了

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Devtools 老师傅养成 - Performance 面板

，定义了四个维度的性能分析指标 Response：在100 毫秒以内响应（例如从点按到绘制） Animation：每秒生成 60 帧，每个帧的工作（从 JS 到绘制）完成时间小于 16 毫秒,达到人眼顺滑...（例如滚动拖动都是动画类型）（因为浏览器需要花费时间将新帧绘制到屏幕上，只有 10 毫秒来执行代码） Idle：利用空闲时间完成推迟的工作（要实现第一条 response 在 100ms 内响应，Main...Load：在 1000 毫秒以内呈现内容（无需完整加载，启用渐进式渲染，将非必需的加载推迟到空闲时间段通过 performance 面板，可以得到这四个维度的分析数据控制区点击录制按钮或者开始录制并刷新页面按钮...Layer选项卡，其中有选中帧的详细图层信息；也可以在Main主线程火焰图中选中绿色的Paint事件，在最底部详细信息的Paint Profile选项卡中，看到详细的页面绘制过程分析 Collect garbage...-性能模型/加载/渲染/审计/优化[8] the-anatomy-of-a-frame - 一个帧的剖析[9] 常见的时间线事件参考[10] 浏览器并发请求数现象：同一时间针对同一域名下的请求有一定数量限制

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。...要绘制多条垂直线，我们可以创建一个x点/坐标的数组，然后遍历该数组的每个元素以绘制多条线：导入matplotlib.pyplot作为plt xpoints = [0.2，0.4，0.6] 对于xpoints...只需在上一个示例中将axvline（）替换为axhline（），绘图中就会出现多条水平线：导入matplotlib.pyplot作为plt ypoints = [0.2，0.4，0.6，0.68]...前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...首先是定义plot的位置。在第一个子图中，1,2,1表示我们有1行2列，当前图将在索引1处绘制。类似地，1,2,2告诉我们有1行2列，但是这将图的时间定为索引2。下一步是创建数组以在图中绘制整数点。

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matlab plot函数详解取值范围_matlab为什么plot不出来图

若x和y之一为标量，另一个为标量或者向量，则绘制离散的点；然而想要看到绘制的点，用户必须指定表示点位的记号。 2.plot属性应用带属性的格式中。...在plot函数中，无论是线型、标记符号还是颜色，具体制定时，都是以字符串的形式出现。字符串中的颜色可以以任何顺序出现，用户也可以省略其中的一个或多个选项。...plot(x1,y1,linespec1,…,xn,yn,linespecn) 这种格式允许用户对每条线进行属性设置 plot(y) 这种格式中，只有数据y，plot将绘制二维的线条...具体来讲，针对y的每个数据，以数据的索引当做x与其值配对绘制曲线。如果y是向量，那么x轴的尺度范围从1到y的长度。如果y是矩阵，则绘制y的每列，列中数据对应的x，则取各值对应的行号。...h=plot(______) 这种格式返回由图中各线条的句柄构成的列向量h，即h中的每个元素就是图中一条线的句柄，当绘制多条线时，用户可通过某条线的句柄对该线进行特定的修改。

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数据可视化图表之折线图

这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点，每个点代表一个数据值。折线图的类型折线图具有三种主要类型，主要用于数学和统计学。...简单折线图绘制一个简单的折线图，仅用一条线显示两个不同变量之间的关系。简单折线图是日常生活中最常用的经典折线图。多折线图多折线图是用两条或多条线绘制的折线图。...当需要显示两个或多个变量的数据时，用于表示在同一时期内发生变化的两个或多个变量。复合折线图复合折线图有助于展示细分为不同类型的数据，并扩展到简单折线图之外。复合折线图在一个图表中显示多个数据集。...换句话说，复合折线图是简单折线图和多折线图的组合。折线图优缺点优点折线图易于理解，并能即时感知趋势。缺点在折线图中使用多条线会使折线图混乱且难以理解。...1.打开SovitChart编辑容器面板，从左边的组件库中选择“折线图”组件，拖拽到容器面板中；2.选中“折线图”组件，在右边弹出的属性面板中输入相应的数据值；3.确认保存即可。

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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

设置线条颜色、线型和宽度 plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', linewidth=2) # 显示图表 plt.show() 2.2 添加图例如果图表中有多条数据线或多组数据...4.2 绘制多个数据系列有时候我们需要在同一个图表中展示多个数据系列，来进行对比或分析。我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。...示例：绘制多条折线假设我们有两个产品的销售数据，并想在同一个图表中展示。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。...4.3 创建子图布局当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。

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PLL_CLK引发的降帧问题

前言一个新的项目不管在什么情况下，画面都只能维持30帧左右，不能达到60帧。一般这种问题首先是转给性能组分析，那就让我开始分析吧。...一、最简单的demo 首先我写了一个最简单的demo，看看能不能达到60帧，结果无法只能达到30帧。...1.2 waiting for GPU completion时间长一般是GPU的性能不行导致了绘制时间过长，但是我的demo就画了一根线，不可能是GPU性能的问题，有可能是GPU没有及时signal...二、SurfaceFlinger分析一看SurfaceFlinger发现非常奇怪的事情，sf竟然绘制一帧，丢一帧。...1080x2400x24x60x1.2/4/2 = 559872000 = 559.872MHZ 3.3 小结之前设置的PLL_CLK值过小，传输速率过低，导致前一帧无法在一个vsync周期内将屏幕的数据传输给屏幕

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Android界面性能优化必读

[1240] 如果你的应用没有在 16ms 内完成这一帧的绘制，假设你花了 24ms 来绘制这一帧，那么就会出现掉帧的情况。...过度绘制总面积（浅红色区域）不超过屏幕可视区域的1/4； 3.3 过度绘制的根源过度绘制很大程度上来自于视图相互重叠的问题，其次还有不必要的背景重叠。...[1240] 这个工具会在Android 设备的屏幕上实时显示当前界面的最近 128 帧的 GPU 绘制图形数据，包括 StatusBar 、 NavBar 、当前界面的 GPU 绘制图形柱状图数据...我们一般只需关心当前界面的 GPU 绘制图形数据即可。 [1240] 界面上一共有 128 个小柱状图，代表的是当前界面最近的 128 帧 GPU 绘制图形数据。...中间有一条绿线，代表 16 ms ，保持动画流畅的关键就在于让这些垂直的柱状条尽可能地保持在绿线下面,任何时候超过绿线,你就有可能丢失一帧的内容。

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用Matplotlib创建Synthwave

但是每天都在处理数据，既不是动画师，图形设计师也不是艺术家。然后想：“确实创建了视觉效果，在Matplotlib中可视化了数据。...在Matplotlib中创建Synthwave视觉效果不是很有趣吗？” 。透视首先要创建的透视图样式是垂直网格线。为此设置了一个原点(0, 5)。线条必须从此处到达框架底部的位置y = -50。...将使用黑色背景，并使用多条半透明线来创建发光效果[1]。运动这有点棘手。为了创建似乎朝着水平线，使用Matplotlib动画来不断更新水平线的y位置。...创建这些运动线的十个实例，每个实例都分配有一个修改后的指数函数，如下所示：分别针对零行，四行和八行的Y位置函数。每个运动线都为每个帧分配相同的x值。但是当沿x轴移动每个函数时，将返回不同的y值。...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。

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数据可视化大屏产品在滴滴的技术探索

其实就是每一帧都让轨迹沿着预设好的路线向前移动。设想轨迹有一个头和一个尾，每帧让头和尾都沿着路线移动固定的距离，再将头尾间的点连接起来即可。...图4.3 轨迹示意图2 以head为例，记录下上一帧head的位置即为上图中的lastPoint，以及于head最接近的路径点的位置p1，假设每帧需要移动的距离是dis，下一步就是判断lastPoint...从动图中我们可以看到在北京屏的场景中，镜头一直在动，气泡一直在冒，轨迹一直在跑，所以稍微一个比较大的计算就会造成页面的卡顿，单个计算的时间需要控制在20ms内，一个JSON.parse()的使用就会明显感觉到页面的卡顿...根据第一步生成的数据点模版的比率，对应于透明度的值alpha，我们在canvas(shadowCtx)上绘制一个数据点，他们的透明度是可以叠加的，值越大，越不透明。...这两种类型也是飞线最常使用的两种情况，实现起来并无很大差异，在开发过程中遇到的问题为飞线取点和绘制性能方面，下面简单说下。

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AVM-SLAM：用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

此外来自车轮编码器和IMU的数据融合通过改善运动估计和减少漂移来增强了系统的稳健性。...这个数据集使研究人员能够在类似的环境中进一步探索和评估AVM-SLAM。图1：由AVM-SLAM系统构建的车库的语义视觉地图，它在鸟瞰图中融合了环视相机、车轮编码器和IMU的数据。...主要贡献本文创建并发布了一个大规模且高分辨率的数据集，其中包括在地下停车场收集的同步多传感器数据。该数据集用于验证上述方法的有效性和稳健性。...它基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）理论，对来自环视相机、车轮编码器和IMU传感器的数据应用加权融合，为视觉语义匹配提供初始值，并通过在相邻语义关键帧之间预集成（IMU和车轮）值提供运动学约束，以进行后端优化...通过实现帧对地图的匹配来减轻帧对帧匹配中固有的累积误差问题，这种方法在配备可靠的初始姿态估计时，具有高效性和鲁棒性，初始姿态估计由一个融合来自IMU和轮编码器的数据的姿态预测器实现。

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Android滑动卡顿问题查找与优化

也就是我们需要保证：每一帧绘制的时间不能超过16.6ms 主线程的MessageQueue中的Message不能够拥堵，否则会导致下个绘制的Message无法在16.6ms间隔内完成绘制主线程的某个...正常情况异常情况：当一帧绘制开始的时间间隔超过16ms的话，那么VSYNC机制就会让GPU等待下一个Buffer到来再完成栅格化、渲染等操作，就会导致掉帧，用户看起来就会卡顿 ?...异常情况通常优化的方案检查过度绘制（OverDraw）检查View树的层级（Hierarchy Viewer）打开开发者选项中的GPU呈现模式，看看GPU的柱状图是否在绿线以下 Profiler...中的CPU 在Profiler中Record一段时间后，Android Profiler会开始打印出来这段时间内的所有线程以及线程内栈帧的调用时间等。...Profiler-CPU 在上面的截图中，可以看到： doFrame函数一共执行了8.57ms，在执行完该函数后，MessageQueue继续陷入epoll中等待下一个事件来到。

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MIT推出的自动驾驶仿真平台VISTA：采用真实数据集训练，未来将延展至所有路况

数据猿报道近日，来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）与丰田汽车研究院的研究人员披露了采用汽车在真实世界中行驶的数据集推出的自动驾驶仿真平台VISTA（虚拟图像自动合成与转换...为了创建VISTA，人类驾驶员每行驶一段距离，研究人员都会采集相应的视频数据，逐帧地提取并分析。...基于雷克萨斯LS 500h改装的自动驾驶测试车为了训练 VISTA，研究人员会从多条道路的路测中采集视频数据。...VISTA对于每帧画面都会在一种 3D 点云中预测每一个像素，随后将虚拟车辆放置在环境中进行测试，以便在发出转向命令时VISTA 根据转向曲线以及车辆行驶的方向和速度，通过点云合成一条新的轨迹。...即使将其放置在模仿各种接近碰撞情况的路况上，如只有一半车身还留在路上或进入另一个车道，汽车也能在几秒内成功恢复到安全的行驶轨迹。

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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 )

// 每个颜色的分量占一个字节 // 参数数据是 R 红色 G 绿色 B 蓝色 A 透明度 // 下面设置的含义是白色, 绘制点的时候, 每次都使用白色绘制...到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 // 可以调用 glVertex3f 方法成对设置多条线 // 注意必须成对设置 , 如果设置奇数个点 , 最后一个点会被丢弃..., 最后一个点会被舍弃 ; 三、绘制多条线段 GL_LINES ---- 绘制线段时 , glBegin(GL_LINES) 方法传入的参数是 GL_LINES ; 在 glBegin(GL_LINES...到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 // 可以调用 glVertex3f 方法成对设置多条线 // 注意必须成对设置 , 如果设置奇数个点 , 最后一个点会被丢弃...偶数个点 ) ---- 绘制圈时 , 在 glBegin 中传入 GL_LINE_LOOP 参数 , 绘制时会将 glBegin 和 glEnd 之间的点连线 , 并且最后一个点会和第一个点连在一起 ,

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

整理 | 晓查来自 | 量子位数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。

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OpenGLES-02 绘制基本图元(点、线、三角形)

在绘制之前，我们需要了解下面的知识：一、渲染管线下图中展示整个OpenGL ES 2.0可编程渲染管线渲染管线.png 图中Vertex Shader和Fragment Shader 是可编程管线...：测试输入片段的模板和深度值上进行，以确定片段是否应该被拒绝；深度测试比较下一个片段与帧缓冲区中的片段的深度，从而决定哪一个像素在前面，哪一个像素被遮挡； 4.混合(Blending)：是将片段的颜色和帧缓冲区中已有的颜色值进行混合...，并将混合所得的新值写入帧缓冲； 5.抖动(Dithering)：可用于最小化因为使用有限精度在帧缓冲区中保存颜色值而产生的伪像。...2.我们构造了点、线、三角形的顶点数据（vertices），然后绘制出来。...Line Strip , 指首尾相接的线段，第一条线和最后一条线没有连接在一起； Line Loops, 指首尾相接的线段，第一条线和最后一条线连接在一起，即闭合的曲线；线元.png 5.关于绘制三角形

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吴恩达团队创建人工智能工具，用摄像头画面测量社交距离

大数据文摘出品来源：landing.ai 编译：曹培信在对抗新冠状病毒的斗争中，保持社会距离是一个减缓疾病的传播非常有效的措施。...为了帮助确保这些人在工作场所保持社会距离，吴恩达在Landing AI的团队刚刚发布了一个人工智能社会距离检测工具，可以通过分析来自摄像机的实时视频流来检测人们是否保持安全距离。...由于输入帧是单目摄像机拍摄的，最简单的标定方法是在透视图中选择四个点，然后将它们映射到俯视图中矩形的角上。这里假设每个人都站在同一个平面上。从这个映射，研究人员得到一个应用于整个透视图像的变换。...在校准步骤中，技术人员还估计了鸟瞰图的比例因子，例如在现实生活中多少像是对应于6英尺。检测第二步就是检测行人，为每个行人绘制一个矩形区域。...测量最后，给定每个人的区域，需要在鸟瞰图中估计他们（x，y）的位置。由于校准步骤输出地平面的变换，需要将所述变换应用到每个区域的底部中心点，从而得到他们在俯视图中的位置。

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添加直线的两种方式

直线在可视化中具有重要作用，最经典的用法，就是在阈值的位置添加一条直线，可以清晰的看出点与阈值的关系。在matplotlib中，有以下两种方式，用于在图中绘制直线 1....hlines和vlines hlines用于绘制水平线，vlines用于绘制垂直线，二者的用法相同，都需要3个基本参数，只不过参数的名称稍有差别，vlines的基本用法如下 >>> import matplotlib.pyplot...该系列函数一次可以绘制多条直线，而且可以根据起始和结束坐标，灵活指定直线的跨度。...2. axhline和axvline 该系列函数一次只可以添加一条直线，而且默认情况下，直线都是横跨整个绘图区域的，所以经典的用法是在一个已有的图表上，增加阈值线。...这两种方式中，axhine和axvline基于绘图区域百分比的形式添加直线，hlines和vlines函数则基于坐标的方式灵活指定直线的范围，实际使用中，根据自己的需要灵活选择。 ·end·

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Python matplotlib绘制折线图

matplotlib是Python中的一个第三方库。主要用于开发2D图表，以渐进式、交互式的方式实现数据可视化，可以更直观的呈现数据，使数据更具说服力。...dpi传入一个整数值，设置图像的清晰度。 plot(): matplotlib中绘制折线图的函数。可以传入很多参数，一般传入两个列表，分别是折线图中的x值和y值。...最开始绘制的折线图中，图像的y轴坐标范围是数据的范围，坐标原点不是0，使用yticks函数可以设置想要的坐标范围。同理xticks可以用于设置x轴坐标的范围。...为了使用图例，在每次调用plot()函数绘制折线图时，需要使用label参数给折线图添加标签，在图例中展示。...有多条折线图时，图例可以用于区分每条折线图表示的含义，如将James的得分和篮板、助攻展示在同一张图中。

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用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）

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