Python+matplotlib进行鼠标交互，实现动态标注，数据可视化显示，鼠标划过时画一条竖线并使用标签来显示当前值。...= len(y) x = range(len_y) _y = [y[-1]]*len_y fig = plt.figure(figsize=(960/72,360/72)) ax1 = fig.add_subplot...4.通过event获取鼠标位置，在结合画布大小通过计算得到数组下标，在访问绘制时设置的数组可以得到trace 前三种方法都不能保证一定能获取到trace,并且有出错的风险，但是如果可以实现，可靠性是大于最后一种...，但是最后一种实现起来是最简单的，明天我再思考如何通过matplotlib的鼠标事件来获取对应的trace 后来发现，可以采用第三种方法。...访问event.inaxes来获得 以上这篇python中matplotlib实现随鼠标滑动自动标注代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
我们希望能够通过一种简便的方法自动计算这些属性，而无需手动编写每个属性的计算方法。2、解决方案有几种方法可以实现类中的属性自动计算。1、使用魔法方法__getattr__。...我们通过重写__getattr__方法来实现属性自动计算。...我们通过创建一个名为calculate_attr的类装饰器来实现属性自动计算。...在上面的代码中，MetaCalculateAttr元类通过重写__new__方法来实现属性自动计算。__new__方法在类创建时被调用，并将类名、基类和类属性字典作为参数传递。...如果只需要实现少数几个属性的自动计算，可以使用魔法方法__getattr__。如果需要实现大量属性的自动计算，可以使用类装饰器或元类。
2.虽然下载Python的时候自带有pip，但这里更新一下pip，输入更新pip命令： python -m pip install --upgrade pip 3.然后使用pip下载matplotlib...： 到这里如果直接使用命令：pip install matplotlib基本很难成功。.../packages/f7/5f/6983747ae9ca4c731ef16630a8729aaa81fe29f7cc2a5ac4b0b572b8252d/matplotlib-3.2.2-cp38-cp38...python-dateutil 2.8.1 setuptools 41.2.0 six 1.15.0 C:\Users\Blessing Lee> 这时候IDLE中应该能直接使用了...5.pycharm中应用matplotlib： 打开pycharm，点击File-setting(文件-设置），然后点击里面的porject（如下图） 如果这里package下有你安装的包，则说明ok
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # figure 创建一个新图形 # figsize 宽度，高度以英寸为单位。...如果没有提供，默认为rc图形 fig = plt.figure(figsize=(3, 3)) # add_subplot(first,second,index) first表示行数，second表示列数...'DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month fig = plt.figure(figsize...'DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month fig = plt.figure(figsize...'DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month fig = plt.figure(figsize
接上回继续 一、多张图布局(subplot) 1.1 subplot布局方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(3,...上面演示的是“行合并”的布局示例，如果想要“列合并”的效果，参考下面的代码： import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(2,...1.2 subplot2grid布局方式 这种方式类似于网页制作中的table布局 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid...1.3 gridspec布局方式 这与1.2很类似，只是换一个写法而已 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec...三、3D图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d
Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars'] # ix[i, num_cols] 获取第i行的num_cols列中的数据...，i从0开始 # 获取的列中数据即分别对应条形图的高度 bar_heights = norm_reviews.ix[0, num_cols].values print(bar_heights) # [...IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars'] norm_reviews = reviews[cols] fig = plt.figure(figsize...IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars'] norm_reviews = reviews[cols] fig = plt.figure(figsize..., 'Fandango_Stars'] norm_reviews = reviews[cols] fig, ax = plt.subplots() # 做一个盒须图 # 为“x”的每一列或“x”序列中的每个向量做一个盒状和须状图
自动计算梯度 上次我们用手动求导计算梯度，可是你别忘了，那个包浆的温度计变换只需要2个参数，而如果有10亿个参数，那用手可是求导不过来啊。不要怕，PyTorch给出了自动求导机制。...在PyTorch中，可以存储张量的生产路径，包括一个张量经过了何种计算，得到的结果有哪些，借助这个能力，对于我们用到的tensor，就可以找到它的爷爷tensor和它的爷爷的爷爷tensor，并且自动对这些操作求导...params的grad属性中。...属性中。...在该模块下，所有计算得出的tensor的requires_grad都自动设置为False。
---- 目录 1.找一个喜欢的字体 2.将字体放到默认Matplotlib默认字体目录 3.用下面代码找到Matplotlib的配置文件 4.打开步骤3中得到的文件，然后修改 5.将Matplotlib...我们可以进入到目录：C:\Windows\Fonts中，里面有很多字体，这里我选择了微软雅黑，这里将它复制。...3.用下面代码找到Matplotlib的配置文件 import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) 效果如下图： 4.打开步骤3中得到的文件...，然后修改 这里我们顺便解决一下Matplotlib中负号不显示的问题，还是修改这个文件。...5.将Matplotlib中的缓存文件删除 目录：C:\Users\用户\.matplotlib中存放的是Matplotlib的缓存目录，我们只要将这个.matplotlib文件删除即可。
追寻plt.show（） 而在==plt.show( )==的源码中我们可以查到： #plt.show（） from matplotlib.backends import pylab_setup _show...追寻matplotlib.figure.Figure() 而在matplotlib.figure.Figure() 中，其初始化函数__init__（）,并没有默认生成manager这个属性，所以在调用...如上其show函数定义的那样 def __init__(self, figsize=None, # defaults to rc figure.figsize dpi=None, # defaults..._axes self.callbacks = cbook.CallbackRegistry() if figsize is None: figsize = rcParams['figure.figsize...以上这篇浅谈matplotlib中FigureCanvasXAgg的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
matplotlib中matshow和imshow的区别 1.matshow 如下，即在一个图形窗口中将数组作为矩阵展示 def matshow(A, fignum=None, **kwargs):...--- **kwargs : `~matplotlib.axes.Axes.imshow` arguments """ 效果图如下： ?...2.imshow 展示图像数据在一个二维普通光栅中 def imshow(self, X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation...https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.matshow.html#matplotlib.axes.Axes.matshow https...://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.imshow.html#matplotlib.axes.Axes.imshow
标准差为1，反应数据集中还是分散的值 sigma = 1 x=mean+sigma*np.random.randn(10000) fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize...首先构造数据，这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series，如果是二维数组使用DataFrame。...1000*1000的数组赋值 for j in range(len(data[0])): data[i][j] = random.randint(1,20)#赋值的范围是1-20中的任意一个...#首先构造数据，这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series，如果是二维数组使用DataFrame。...(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') 字体选择中的字体路径查看： 打开控制面板——》找到“字体”——》选择自己想要设置的字体，右击属性查看字体路径 通过fontproperties
标签：Python，Matplotlib，瀑布图 我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。...Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数，使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而，可以使用一点小小的技巧在Python中自定义自己的瀑布图。...可以使用cumsum()方法计算一个运行总数，然后将其下移1行。这两个新的列tot和tot1为我们提供了每个瀑布条的起点和终点。例如，在第2行Expenses（费用）中，起点是110，终点是90。...数据在num列中随时可用，让我们创建一个新的color列来存储每个类别的适当颜色。...def waterfall(df, x, y): # 计算运行总数 df['tot'] = df[y].cumsum() df['tot1']=df['tot'].shift(1
在本地pyplot画图可以运行，但是在服务器显示以下错误： RuntimeError: Invalid DISPLAY variable 其实这是因为matplotlib是默认画图backend是TkAgg...只需要指定不需要GUI的backend就可以解决这个问题： 1. import matplotlib.pyplot as plt plt.switch_backend('agg') 2....如果上面不行的话，可以试试： import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') 值得注意的是，这个必须要写在import pylab as plt之前。
import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # Keep making random walks, as long...(y/n): ") if keep_running == 'n': break import matplotlib.pyplot as plt from random_walk
今天我们就来看看Axes中如何进行绘图。 一：Axes中的各种对象 在本系列的第一篇文章中，我们就了解到，matplotlib有过程式和面向对象式两种使用方法。...为了有统一的层次结构，matplotlib给所有视觉可见的组件定义了一个统一的基类:Artist。...整个matplotlib中的可见对象如下所示： 这幅图虽然很庞大，不要紧，现在先将精力集中在看的懂的组件上就可以了。...容器中可以有各种各样的Artists，为了便于管理，会为每一类primitive创建一个列表。在上一篇文章中，可以看到Axes中有lines、artists、images等列表。...这样的做法，和你见到的大多数matplotlib教程很不一样。原因是我觉得这样才是正确的学习方法。
Pandas教程写的差不多了，来写一写与数据可视化相关的Matplotlib系列教程吧。...这个系列会涉及Matplotlib的一些简单的概念、绘图原理、常见图形的绘制以及一些高阶的绘图技巧。学完之后，期待达到的效果是可以用Matplotlib画出这样的图形。 ?...如果将Matplotlib绘图和我们平常画画相类比，可以把Figure想象成一张纸（一般被称之为画布），Axes代表的则是纸中的一片区域（当然可以有多个区域，这是后续要说到的subplots），上一张更形象一点的图...在Figure画布中，Axes1区域画了一张数据仪表盘，Axes2区域画了柱状图，Axes3区域绘制了一张地图，相信还是挺好理解的。...读到这里可能已经对Matplotlib绘图有点感觉了，下一篇系列文章会接着介绍Matplotlib常见组件的设置，
是关于能不能在已经截取出来的省份中添加对应的dem地形呢，并且根据需要添加上需要的城市所在的地理位置，比如在已绘制的图中标注出三亚的所在地 数据：地形tif文件 难点：文件格点过多，可视化会爆内存 解决办法...# 地图投影：圆柱投影 fig, ax = plt.subplots(figsize = (15, 15), subplot_kw=dict(projection=proj)) # 画布 #-----...它提供了一种能够处理比内存更大的数据集的方法，并能够以并行和延迟加载的方式执行计算任务。...主要特点包括： 并行化: Dask 可以自动并行执行多个任务，从而充分利用多核 CPU 或者集群资源来加速计算。...分布式计算: Dask 支持分布式计算，可以在分布式环境中运行，处理跨多台计算机的大规模数据集。 适用范围: Dask 可以用于各种数据类型，包括数组、DataFrame 和机器学习模型等。
matplotlib 官方文档 绘图 # 导入 from matplotlib import pyplot as plt # 或者 # import matplotlib.pyplot as plt.../data/chapter3/demo/data/dish_sale.xls") plt.figure(figsize = (8, 4)) plt.plot(data['月份'], data['A部门...# 取步长作为 刻度 #plt.xticks(x[::2]) # 当刻度太密集时，用 `列表的步长（间隔取值）` 来解决，matplotlib 会自动帮我们对应 plt.show() image...-20201208131639112 不设置 xticks()，则自动 可以看到 x轴刻度自动生成 image-20201208131236486 plt.xticks(x[::2]) 可以看到x轴刻度...中改为x 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/matplotlib/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。
corr_func：一个字符串或函数，默认为'pearsonr'，用于计算相关性系数。...如果为'auto'，则自动计算合适的X轴范围。...xlim：x轴范围，可以设置为'auto'（自动调整）或一个元组（如(0, 10)），默认为'auto'。...figsize：元组，默认为(2.5, 2.5)。表示图形的高度和宽度。cmap：matplotlib颜色映射，默认为None。...默认（None）尝试使用np.max(normed_matrix) / 2自动推断一个好阈值。
功能描述： 在tkinter应用程序界面中同时显示matplotlib绘制的动态折线图、动态散点图和动态柱状图。 参考代码： ? ?
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