這里用到一個matplotlib.pyplot子庫中畫散點圖的函數(shù)
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matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o',
cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None,
linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None,
data=None, **kwargs）
這個函數(shù)接收的參數(shù)很多，有默認(rèn)值的平時也不需要我們指定，是可選的，這次我們用到的除了基本的x ，y參數(shù)，還有c，s，alpha和marker，c就是為點指定的顏色數(shù)組，s是點的面積大小，alpha是點的顏色的透明度，marker是指定點標(biāo)記的形狀。
沒有太明白你的意思：依次連接我理解的是按照生成的順序連接
隨機產(chǎn)生點用random模塊
random().random()() 生成0至1之間的隨機浮點數(shù)，結(jié)果大于等于0.0，小于1.0
random.randint(a,b) 生成1至5之間的隨機整數(shù)，結(jié)果大于等于1，小于等于5，a必須小于等于b
random.choice(testlist)從testlist中隨機挑選一個數(shù)，也可以是元組、字符串
劃線函數(shù)可以用下面的
dc = wx.PaintDC(self)
dc.SetPen(wx.Pen('red',1))
dc.DrawLine(10, 0, 20, 100)
1、首先在python軟件中，創(chuàng)建一個響應(yīng)鼠標(biāo)的自定義函數(shù)，當(dāng)鼠標(biāo)在畫布上面點擊一下，就畫一個圓。
2、創(chuàng)建一個畫布，背景是白色：img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。
3、然后創(chuàng)建一個窗口：cv2.namedWindow('image')。當(dāng)鼠標(biāo)在這個窗口里面的時候，上面的自定義函數(shù)會響應(yīng)鼠標(biāo)。
4、開始一個while循環(huán)，每次在image窗口里面點擊鼠標(biāo)，就會畫一個圓。
5、執(zhí)行程序之后，在畫布上隨機的點擊鼠標(biāo)，就可以得到彩色的圓。
作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）
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如果已安裝Anaconda Python版本，就已經(jīng)安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網(wǎng)并從中獲取安裝說明：
正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標(biāo)準(zhǔn)的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：
在本書中，plt接口會被頻繁使用。
讓我們創(chuàng)建第一個繪圖。
假設(shè)想要畫出正弦函數(shù)sin(x)的線性圖。得到函數(shù)在x坐標(biāo)軸上0≤x＜10內(nèi)所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數(shù)來在x坐標(biāo)軸上創(chuàng)建一個從0到10的線性空間，以及100個采樣點：
可以使用 NumPy 中的sin函數(shù)得到所有x點的值，并通過調(diào)用plt中的plot函數(shù)把結(jié)果畫出來：
你親自嘗試了嗎？發(fā)生了什么嗎？有沒有什么東西出現(xiàn)？
實際情況是，取決于你在哪里運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：
1. 從.py腳本中繪圖
如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調(diào)用：
在腳本末尾調(diào)用這個函數(shù)，你的繪圖就會出現(xiàn)！
2. 從 IPython shell 中繪圖
這實際上是交互式地執(zhí)行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現(xiàn)，需要在啟動 IPython 后使用所謂的%matplotlib魔法命令。
接下來，無須每次調(diào)用plt.show()函數(shù)，所有的繪圖將會自動出現(xiàn)。
3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖
如果你是從基于瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：
在本書中，將會使用inline選項：
現(xiàn)在再次嘗試一下：
上面的命令會得到下面的繪圖輸出結(jié)果：
如果想要把繪圖保存下來留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
僅需要確保你使用了支持的文件后綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
作為本章最后一個測試，讓我們對外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，比如scikit-learn中的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集。
為此，需要三個可視化工具：
那么開始引入這些包吧：
第一步是載入實際數(shù)據(jù)：
如果沒記錯的話，digits應(yīng)該有兩個不同的數(shù)據(jù)域：data域包含了真正的圖像數(shù)據(jù)，target域包含了圖像的標(biāo)簽。相對于相信我們的記憶，我們還是應(yīng)該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然后按Tab鍵：digits.TAB，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區(qū)分。
兩種情況中，第一維對應(yīng)的都是數(shù)據(jù)集中的圖像數(shù)量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。
因此，如果想要繪制出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數(shù)組切片從數(shù)據(jù)集中獲取一幅圖像：
這里是從1797個元素的數(shù)組中獲取了它的第一行數(shù)據(jù)，這行數(shù)據(jù)對應(yīng)的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數(shù)來繪制這幅圖像：
上面的命令得到下面的輸出：
此外，這里也使用cmap參數(shù)指定了一個顏色映射。默認(rèn)情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認(rèn)的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。
最后，可以使用plt的subplot函數(shù)繪制全部數(shù)字的樣例。subplot函數(shù)與MATLAB中的函數(shù)一樣，需要指定行數(shù)、列數(shù)以及當(dāng)前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環(huán)在數(shù)據(jù)集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。
這會得到下面的輸出結(jié)果：
關(guān)于作者：Michael Beyeler，華盛頓大學(xué)神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的博士后，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網(wǎng)膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。 他的工作屬于神經(jīng)科學(xué)、計算機工程、計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻(xiàn)者。
本文摘編自《機器學(xué)習(xí)：使用OpenCV和Python進(jìn)行智能圖像處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。
Python 中 turtle 庫的常用函數(shù) 用法大全詳解 一、turtle 庫介紹 1、turtle :“海龜”,是 Python 語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫。
我先假設(shè)你用的是python(雖然我感覺像是matlab)
import?matplotlib.pyplot?as?plt
plt.plot(x,y,'ro',label="point")
plt.legend()
plt.show()
這里legend可以顯示圖示
如果是matlab 你直接標(biāo)legend=xxxx就行了 可以查一下用法
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