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将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中(详细教程)

个点控制一条2次贝塞尔曲线 (Path.CURVE3, (1, 2)), (Path.CURVE3, (2, 3)), (Path.CLOSEPOLY, (0, 1)) # 最后一个点...,结束绘制.这里让它等于第一个点也就是闭合了,才构成图形 ] # 序列解包再zip重组,将指令放在一起,坐标放在一起(得到两个元组) codes, verts = zip(*path_data) #...将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库,有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...* x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x, y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg...() #返回matplotlib所画图形的figure对象 self.create_form(self.figure) #将figure显示在tkinter窗体上面

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    14张机械原理动图,最后一个一般工程师都不懂

    粉红色配重趋向于将踏板带到其上部位置(可以用弹簧代替)。 5、变速自行车 解析:单链(由黑线表示)包裹在粉红色的链轮,紫色空转链轮和两个链轮(蓝色和绿色)周围。...一次仅接合一个飞轮,而另一个自由地向后旋转。由于链条在与第一链轮相反的方向上缠绕第二链轮,所以骑车人仅需要向后踩踏以接合它。事实上,它是将双向旋转转换成不同速度的单向旋转的机制。...所有旋转接头的轴线在公共点处相交,该机构将输入角振荡转换为输出连续旋转。当所有旋转接头的轴线在一个平面中时,该机构具有两个死位置。 输出惯量有助于机构克服死点。...动图显示两种工作模式: 1)浴缸振动:红色限位器设置在其向前位置,以限制踏板的运动。 2)浴缸旋转:红色挡块设置在其向后位置(不限制踏板的运动)。 缺点:垂直尺寸大。...右边的一个是三个相同的大菱形的普通剪刀机构。左边是一个特殊的剪刀机构,两个大菱形和一个小菱形。

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    30行Python代码来绘制一个微信图标

    图3. 四个小圆圈的效果图 3).最后就是绘制两个箭头,代码如下 ?...绘制这两个箭头可以说是最大的难点,但其绘制方法有多种,比如可以绘制一个三角形,用三角形的一个角来充当这个箭头,也可以用matplotlib的annotate方法来绘制一个箭头,然后进行填充,这两种方法都可用...这种方法的好处是只需要设置一个顶点坐标,同时容易控制中心角的角度,最后的成图效果如下。 ? 图4....两个扇形的效果图 03 大功告成 最后我们再放上微信另外一个版本logo的图片,这和上面的设计方法完全一样,只是要把两个椭圆和各自的扇形的颜色改变一下,左边的椭圆和扇形的颜色代码为“#A1CC3F”,...图6. 微信另一版本logo成图效果 从这个例子中我们可以看到matplotlib在应对简单的图形绘制时还是非常的得心应手,简单的数行代码就完成了一个微信图标的设计。

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    pandas速成笔记(4)-数据图表

    接上篇继续,做数据分析,各种数据图表是必不可少的,还是以下面这张表为例: 一、单列柱状图 假设要把9月份,A、B这2个分类的Amount提取出来画一个柱状图,可以这么做: import pandas...() # 设置左边留20%空白,底部留20%空白 f.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # plt.tight_layout() plt.show() 三、叠加柱状图...还是刚才的数据,只要加一个参数stacked=True,就变成了叠加柱状图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel.../data/test_group.xlsx") # 加上stacked=True后,将变成叠加柱状图 df.plot.bar(x="Category", y=["2021-09", "2021-10"...效果: 叠加柱状图还可以改方向,比如:变成水平的,只需要把bar()换成barh()即可 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df

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    基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

    .png", bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=300) 图4 接着我们使用geoplot中的pointplot将点叠加到图4上: ax = gplt.polyplot...坐标轴对象,如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax 知晓了上述主要参数之后,下面我们通过实际案例来学习修改各个参数得到的效果,使用到的数据为波士顿区划面数据以及波士顿部分地区...坐标轴对象,如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax alpha:控制全局色彩透明度 linewidths:控制线宽度 edgecolors:控制线颜色 facecolor...: 图14 2.3 在模仿中学习 在本系列文章基础可视化篇的最后我们对数据可视化专家用R绘制的澳大利亚火灾影响地图进行了模仿,从而加深对geopandas数据可视化的融会贯通。...在分析了原图的R代码之后,我们将整幅图拆解分为四个图层。

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    Python 绘图,我只用 Matplotlib(二)

    1.2 图形组成标签 我在 matplotlib 官网上找图像组件说明图并在上面增加中文翻译。通过这张图,我们对 matplotlib 整体地认识。...它其实是一个 Windows 应用窗口 。 Figure 中最主要的元素是 Axes(子图)。一个 Figure 中可以有多个子图,但至少要有一个能够显示内容的子图。...最后别忘记调用 show() 函数将图形呈现出来。 简单修饰 我们已经绘制出两条直线,但样式比较简陋。所以我给两条曲线设置鲜艳的颜色、线条类型。同时,还给纵轴和横轴的设置上下限,增加可观性。...上图中,纵轴只显示 2 的倍数的刻度,横轴只显示 1 的倍数的刻度。我们为其添加精准刻度,纵轴变成单位间隔为 1 的刻度,横轴变成单位间隔为 0.5 的刻度。...Matplotlib 能绘制种类繁多且绘图功能强大,所以我接下来的文章将单独对每种类型图做分享讲解。 END 作者:猴哥 公众号:极客猴 爱好读书,喜欢钻研技术,梦想成为文艺青年的 boy。

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    ArcGIS Pro的混合模式,原来这么好玩

    大家好,我是万年单身狗南南 科学研究表明,人一旦单身的久了,就喜欢会折腾 今天我就带大家玩玩ArcGIS Pro的图层混合 图层混合 关于图层的混合,说的直白点就是图层摞一块按什么方式叠加混合得到最终效果...每个混合模式遵循一个公式,这个公式就是图层摞一块的方式,不知道你们能不能理解 理解不了也没关系,我们直接上案例 叠加 这是在ArcGIS Pro中的谷歌影像,你可以直观的感受到他们亮度的不同 这是是因为我在图一的影像中叠加了一个白色的...shp面 这看到的很明显 但这并没有什么用,等等,是不是想到了什么,把dem生成的山体阴影叠加上看看 这是我叠加的临汾市多向山体阴影图层,放大来看一下细节 这是天地图的叠加效果 看到这里,你是不是觉得没啥用...又不能只显示混合好的?谁说没有办法了??? 线性减淡 先看结果,这是不是一个很棒的晕渲图 在开始操作之前,我先来讲一下线性减淡的原理,也就是图层摞一块的方式。...所以准备两个纯色图层,一个白色,一个黑色,大概就这样 把这两个图层合并为图层组,再把图层组混合模式改为线性减淡 晕渲图就出来了 叠加一下山体阴影(图层混合模式改为叠加) 我们还可以把他的边缘羽化一下

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    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 ? 选择正确可视化方法的导向图。...你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系,如下图所示。你还可以添加另一个参数,如数据点的半径来编码第三个变量,从而可视化三个变量之间的关系,如下方第二个图所示。 ?...我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。...但实际上 Matplotlib 有更好的方法,我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。

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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)

    接着我们使用geoplot中的pointplot将点叠加到图4上: ax = gplt.polyplot(df=nyc_boroughs, projection=gcrs.AlbersEqualArea...坐标轴对象,如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax   知晓了上述主要参数之后,下面我们通过实际案例来学习修改各个参数得到的效果,使用到的数据为波士顿区划面数据以及波士顿部分地区...坐标轴对象,如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax alpha:控制全局色彩透明度 linewidths:控制线宽度 edgecolors:控制线颜色 facecolor...坐标轴对象,如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax zoom:int型,控制在线地图底图的缩放级别,越大越清楚,同时获取瓦片地图资源从而渲染地图所耗费的时间也越多,上限由具体所使用的在线地图所决定...,通常情况最大缩放级别为18 provider:str型,用于指定在线地图底图的类型,下面会举例说明   下面我们将纽约车祸点数据叠加到在线地图上,这里我们选择provider参数为ST_TERRAIN_LINES

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    matplotlib基础绘图命令之bar

    在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib...中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下 欢迎关注”生信修炼手册”!...在单一柱状图的基础上,通过叠加可以实现以下两种柱状图 1....4], height = [4, 3, 2, 1], bottom = [4, 3, 2, 1], label = 'sampleB') plt.legend() 核心是通过将第一组柱子的高度作为第二组柱子的底部...matplotlib并不像R包ggplot2那样,提供了一步到位的接口,而是通过叠加组合最大程度的保留了灵活性,通过一行行绘图代码的叠加来实现复杂图表。

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    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 选择正确可视化方法的导向图。...你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系,如下图所示。你还可以添加另一个参数,如数据点的半径来编码第三个变量,从而可视化三个变量之间的关系,如下方第二个图所示。...我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。...但实际上 Matplotlib 有更好的方法,我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。

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    我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

    前言: matplotlib是python最常用的绘图库,能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形,画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...(x) #创建第一个figure plt.figure() #绘图 plt.plot(x,y1) #表现出来 plt.show() ?...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...() plt.subplot(221)#第一个子图 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子图 plt.show

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    来源:DeepHub IMBA 本文约2300字,建议阅读5分钟 本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。...在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...下面我们添加设置只显示部分的刻度,这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多,刻度看起来非常的紧凑,甚至可能重叠。...下面我们添加设置只显示部分的刻度,这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。

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