Turtle庫是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，想象一個小烏龜，在一個橫軸為x、縱軸為y的坐標(biāo)系原點，(0,0)位置開始，它根據(jù)一組函數(shù)指令的控制，在這個平面坐標(biāo)系中移動，從而在它爬行的路徑上繪制了圖形。
崇仁網(wǎng)站制作公司哪家好，找成都創(chuàng)新互聯(lián)公司！從網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè)、微信開發(fā)、APP開發(fā)、成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)等網(wǎng)站項目制作，到程序開發(fā)，運(yùn)營維護(hù)。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司于2013年開始到現(xiàn)在10年的時間，我們擁有了豐富的建站經(jīng)驗和運(yùn)維經(jīng)驗，來保證我們的工作的順利進(jìn)行。專注于網(wǎng)站建設(shè)就選成都創(chuàng)新互聯(lián)公司。
畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區(qū)域，我們可以設(shè)置它的大小和初始位置。
設(shè)置畫布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，參數(shù)分別為畫布的寬(單位像素), 高, 背景顏色。
如：turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默認(rèn)大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，參數(shù)：width, height: 輸入寬和高為整數(shù)時, 表示像素; 為小數(shù)時, 表示占據(jù)電腦屏幕的比例，(startx, starty): 這一坐標(biāo)表示矩形窗口左上角頂點的位置, 如果為空,則窗口位于屏幕中心。
如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)
2.1 畫筆的狀態(tài)
在畫布上，默認(rèn)有一個坐標(biāo)原點為畫布中心的坐標(biāo)軸，坐標(biāo)原點上有一只面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時使用了兩個詞語：坐標(biāo)原點(位置)，面朝x軸正方向(方向)， turtle繪圖中，就是使用位置方向描述小烏龜(畫筆)的狀態(tài)。
2.2 畫筆的屬性
畫筆(畫筆的屬性，顏色、畫線的寬度等)
1) turtle.pensize()：設(shè)置畫筆的寬度；
2) turtle.pencolor()：沒有參數(shù)傳入，返回當(dāng)前畫筆顏色，傳入?yún)?shù)設(shè)置畫筆顏色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元組。
3) turtle.speed(speed)：設(shè)置畫筆移動速度，畫筆繪制的速度范圍[0,10]整數(shù)，數(shù)字越大越快。
2.3 繪圖命令
操縱海龜繪圖有著許多的命令，這些命令可以劃分為3種：一種為運(yùn)動命令，一種為畫筆控制命令，還有一種是全局控制命令。
(1) 畫筆運(yùn)動命令
(2) 畫筆控制命令
(3) 全局控制命令
(4) 其他命令
3. 命令詳解
3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)
描述：以給定半徑畫圓
參數(shù)：
radius(半徑)：半徑為正(負(fù))，表示圓心在畫筆的左邊(右邊)畫圓；
extent(弧度) (optional)；
steps (optional) (做半徑為radius的圓的內(nèi)切正多邊形，多邊形邊數(shù)為steps)。
舉例:
circle(50) # 整圓;
circle(50,steps=3) # 三角形;
circle(120, 180) # 半圓
實例：
1、太陽花
2、五角星
3、時鐘程序
今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？
搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖
第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點開始根據(jù)指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。
它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡
第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度，注意此時并沒有移動，只是轉(zhuǎn)角度
然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了
好玩吧。
有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。
Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。
Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。
使用起來也挺簡單，
首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。
然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。
接著就是各種完善，比如加標(biāo)題，設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細(xì)。
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來，而且還是免費(fèi)的。
我為什么要研究這個呢？當(dāng)然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？
假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：
這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下圖：
自己畫的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數(shù)，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
圖形如下：
但是，Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。
繼續(xù)谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制
fig = plt.figure() # 多圖
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽
# 第二個直接對稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數(shù)，紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。
有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進(jìn)行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。
#PythonDraw.py
import turtle? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #導(dǎo)入turtle庫
turtle.setup(650, 350, 200, 200)???#設(shè)置畫布大小和位置
turtle.penup()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #抬起畫筆
turtle.fd(-250)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #畫筆在空中向前飛行-250個像素
turtle.pendown()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#畫筆落下
turtle.pensize(25)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#畫筆寬度25個像素
turtle.pencolor("purple")? ? ? ? ? ? ? ?#畫筆顏色為紫色
turtle.seth(-40)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#海龜方向香油轉(zhuǎn)動45度，但是不行進(jìn)
for i in range(4):? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#這里是一個循環(huán)
turtle.circle(40, 80)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #繞著左邊40遠(yuǎn)處的點向轉(zhuǎn)80度
turtle.circle(-40, 80)? ? ? ? ? ? ? ? ? ???#繞著右邊40遠(yuǎn)處的點向轉(zhuǎn)80度
turtle.circle(40, 80/2)? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#繞著左邊40遠(yuǎn)處的點向轉(zhuǎn)80/2度
turtle.fd(40)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #向前40個像素
turtle.circle(16, 180)? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? #繞著左邊16遠(yuǎn)處的點向轉(zhuǎn)180度
turtle.fd(40 * 2/3)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??#向前40*2/3個像素
turtle.done()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#運(yùn)行完不退出
1.turtle庫基本介紹
有一只海龜，其在窗體正中心，在畫布上游走，走過的軌跡形成了繪制的圖形， 海龜由程序控制，可以變換顏色、改變寬度等。
2.turtle庫繪圖窗體布局
不設(shè)置位置，默認(rèn)在屏幕中心顯示
3.turtle庫空間坐標(biāo)體系
絕對坐標(biāo)，可以使用goto函數(shù)到達(dá)指定位置
例如：
4.turtle庫角度坐標(biāo)體系
5.RGB色彩體系
2018-05-04 11:11:36
122點贊
qiurisiyu2016
碼齡7年
關(guān)注
matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?
x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?
format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?
plt.show()
結(jié)果
**kwards：?
color 顏色?
linestyle 線條樣式?
marker 標(biāo)記風(fēng)格?
markerfacecolor 標(biāo)記顏色?
markersize 標(biāo)記大小 等等?
plt.plot([5,4,3,2,1])? ?
plt.show()
結(jié)果
plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
結(jié)果
plt.plot()參數(shù)設(shè)置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 顏色設(shè)置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)
figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance
label 圖示
linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 寬度float value in points
lod [True False]
marker 數(shù)據(jù)點的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
確定x，y值，將其打印出來
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中
plt.show()
plt.close()
結(jié)果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
結(jié)果：
3、plt.subplot(222)
將figure設(shè)置的畫布大小分成幾個部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫布整個輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上
plt.subplot(222)?
plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形
plt.show()
plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍
如
plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍
plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20
5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
結(jié)果
6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫圖
#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#設(shè)置標(biāo)題
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#設(shè)置X軸標(biāo)簽
plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對應(yīng)到該figure
#設(shè)置Y軸標(biāo)簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點圖是在對figure進(jìn)行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#設(shè)置圖標(biāo)
plt.legend('show picture x1 ')
#顯示所畫的圖
plt.show()
結(jié)果
7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫出來）
繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫來進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖
調(diào)用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，后面四個可選
arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組
bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項，默認(rèn)為10
normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0
facecolor: 直方圖顏色
edgecolor: 直方圖邊框顏色
alpha: 透明度
histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定
bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍
patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
結(jié)果：
a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值
b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍
c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?
使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
文章知識點與官方知識檔案匹配
Python入門技能樹基礎(chǔ)語法函數(shù)
211242 人正在系統(tǒng)學(xué)習(xí)中
打開CSDN APP，看更多技術(shù)內(nèi)容
plt的一些函數(shù)的使用_班花i的博客_plt函數(shù)
plt.函數(shù) Fwuyi的博客 6513 1plt.figure( )函數(shù):創(chuàng)建畫布 2plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名"):繪制點和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù),y是y軸數(shù)據(jù),xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線...
繼續(xù)訪問
Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()有一個cmap參數(shù),即指定顏色映射規(guī)則。默認(rèn)的cmap即顏料板是十色環(huán) 哪怕是單通道圖,值在0-1之間,用plt.imshow()仍然可以顯示彩色圖,就是因為顏色映射的關(guān)...
繼續(xù)訪問
對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解
今天小編就為大家分享一篇對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
plt.plot()函數(shù)詳解
plt.plot()函數(shù)詳細(xì)介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫多條曲線 format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標(biāo)記字符組成 顏色字符 'b' 藍(lán)色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.
繼續(xù)訪問
python圖像處理基礎(chǔ)知識(plt庫函數(shù)說明)_小草莓爸爸的博客_p...
1.畫圖(plt庫)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整個圖標(biāo)的標(biāo)題 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...
繼續(xù)訪問
plt的一些函數(shù)使用_neo3301的博客_plt函數(shù)
1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x軸數(shù)據(jù),y軸數(shù)據(jù),format_string控制曲線的格式字串 format_string 由顏色字符,風(fēng)格字符,和標(biāo)記字符 import matplotlib.pyplot as plt ...
繼續(xù)訪問
最新發(fā)布 python plt 繪圖詳解（plt.版本）
python plt繪圖詳解
繼續(xù)訪問
python圖像處理基礎(chǔ)知識（plt庫函數(shù)說明）
import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎(chǔ)用法，包括直方圖
繼續(xù)訪問
plt.subplot() 函數(shù)解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個參數(shù),將整個繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對子圖進(jìn)行編號。
繼續(xù)訪問
...中plt的畫圖函數(shù)_Ethan的博客的博客_python的plt函數(shù)
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應(yīng)方式 說明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
繼續(xù)訪問
plt.函數(shù)
1 plt.figure( ) 函數(shù)：創(chuàng)建畫布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名")：繪制點和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù)，y是y軸數(shù)據(jù)，xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線條顏色、點類型、線類型三個部分。向參數(shù)label傳入圖例名，使用plt.legend( )創(chuàng)建圖例。 2.1 畫一條含x、y的線條 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y
繼續(xù)訪問
Python深度學(xué)習(xí)入門之plt畫圖工具基礎(chǔ)使用（注釋詳細(xì)，超級簡單）
Python自帶的plt是深度學(xué)習(xí)最常用的庫之一，在發(fā)表文章時必然得有圖作為支撐，plt為深度學(xué)習(xí)必備技能之一。作為深度學(xué)習(xí)入門，只需要掌握一些基礎(chǔ)畫圖操作即可，其他等要用到的時候看看函數(shù)API就行。 1 導(dǎo)入plt庫（名字長，有點難記） import matplotlib.pyplot as plt 先隨便畫一個圖，保存一下試試水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn
繼續(xù)訪問
python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt
figure()函數(shù)可以幫助我們同時處理生成多個圖,而subplot()函數(shù)則用來實現(xiàn),在一個大圖中,出現(xiàn)多個小的子圖。 處理哪個figure,則選擇哪個figure,再進(jìn)行畫圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...
繼續(xù)訪問
plt.plot()函數(shù)_安之若醇的博客_plt.plot()函數(shù)
plt.plot()函數(shù)是matplotlib.pyplot用于畫圖的函數(shù)傳一個值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)當(dāng)x省略的時候,默認(rèn)[0,1…,N-1]遞增可以傳元組也可以傳...
繼續(xù)訪問
python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)
python中的繪圖工具 ：matplotli，專門用于畫圖。 一. 安裝與導(dǎo)入 工具包安裝：conda install matplotli 導(dǎo)入：import matplotlib.pyplot as plt 畫圖主要有：列表繪圖；多圖繪圖；數(shù)組繪圖 二. 列表繪圖 1. 基礎(chǔ)繪圖：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
繼續(xù)訪問
python中plt的含義_對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...
繼續(xù)訪問
Python中plt繪圖包的基本使用方法
其中，前兩個輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標(biāo)，plot函數(shù)將提供的坐標(biāo)點連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個元組值，表示空白畫布的橫縱坐標(biāo)比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標(biāo)軸的步長和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標(biāo)軸、y坐標(biāo)軸和圖標(biāo)的標(biāo)題信息。的數(shù)據(jù)處理時，發(fā)現(xiàn)了自己對plt的了解和使用的缺失，因此進(jìn)行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...
繼續(xù)訪問
python-plt.xticks與plt.yticks
栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對應(yīng)顯
繼續(xù)訪問
plt繪圖總結(jié)
matplotlib繪圖
繼續(xù)訪問
Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)
繼續(xù)訪問
熱門推薦 python plt 畫圖
使用csv數(shù)據(jù)文件在百度網(wǎng)盤 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 轉(zhuǎn)換成日期格式，即由 1948/1/1 轉(zhuǎn)換為 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...
繼續(xù)訪問
python數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)步驟,Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解
Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解更多python視頻教程請到菜鳥教程畫分布圖代碼示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
繼續(xù)訪問
matplotlib-plt.plot用法
文章目錄 英語好的直接參考這個網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線條或標(biāo)記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點的水平/垂直坐標(biāo)。x值是可選的，默認(rèn)為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標(biāo)量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮
繼續(xù)訪問
python Plt學(xué)習(xí)
plt的簡單學(xué)習(xí)
繼續(xù)訪問
plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別
問題：plt.imshow()無法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負(fù)責(zé)對圖像進(jìn)行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來。 ...
繼續(xù)訪問
python題庫刷題網(wǎng)站_python在線刷題網(wǎng)站
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺；社區(qū)覆蓋了云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫、微服務(wù)、安全、開發(fā)與運(yùn)維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...
繼續(xù)訪問
python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例
Matplotlib是Python中的一個庫，它是數(shù)字的-NumPy庫的數(shù)學(xué)擴(kuò)展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當(dāng)前刻度位置和標(biāo)簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
繼續(xù)訪問
python的plt函數(shù)_plt.plot畫圖函數(shù)
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標(biāo)的名稱以及對應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
繼續(xù)訪問
plt函數(shù)
寫評論
7
794
122
重慶分公司
重慶分公司
