使用python绘制二维图形示例

如下所示: from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt # 打开画图窗口1,在三维空间中绘图 fig = plt.figure(1) ax = fig.gca(projection='3d') # 给出点(0,0,0)和(100,200,300) x = [0, 100] y = [0, 200] z = [0, 300] # 将数组中的前两个点进行连线 figure = ax.plot(x, y

要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点: """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清.并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图&

如下所示: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro') plt.show()#这个智障的编辑器,,,看来高版本的确修复了一些bug 用python3的qt5出来的图形,效果很好: 而且在上面的图像中也可以用调整按钮进行适当的调整. 下面我们直接用代码进行坐标的调整: import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(xmax=7,xmin=0) plt.ylim(ymax=7,ymi

我就废话不多说了,直接上代码吧! import matplotlib.pyplot as plt #也可以使用 import pylab as pl import matplotlib.font_manager as fm myfont = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf') #或许字体,为设置中文显示 x = [1,2,3,4,5,6] data1 = [1,1.3,1.39,1.41,1.42,1.40] data2

如下所示: #Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生 # All rightsreserved #文件名称:a.py # 作 者:孔云 #问题描述: #问题分析:.代码如下: import networkx as ne #导入建网络模型包,命名ne import matplotlib.pyplot as mp #导入科学绘图包,命名mp #erdos renyi graphy rg=ne.erdos_renyi_graph(20,0.8) ps=ne.shell_layout

使用Python绘制出类似Excel或者MATLAB的曲线还是比较容易就能够实现的,需要用到的额外库有两个,numpy和matplotlib.使用这两个模块实现的曲线绘制其实在一定程度上更像是MATLAB的plot功能,不过今天看了一下matplotlib网站上的信息,现在的功能更为强劲了,而且已经支持三维图像的绘制. 模块库的安装非常简单,我使用的Mac,在Mac上用pip进行了两个模块库的安装都十分顺畅.相信其他平台基本上也都这样,如果能够联网,这种安装方式是十分推荐的,确实是简单. 我用P

在参加"数据挖掘"比赛中遇到了关于函数高次拟合的问题,然后就整理了一下源码,以便后期的学习与改进. 在本次"数据挖掘"比赛中感觉收获最大的还是对于神经网络的认识,在接近一周的时间里,研究了进40种神经网络模型,虽然在持续一周的挖掘比赛把自己折磨的惨不忍睹,但是收获颇丰.现在想想也挺欣慰自己在这段时间里接受新知识的能力.关于神经网络方面的理解会在后续博文中补充(刚提交完论文,还没来得及整理),先分享一下高次拟合方面的知识. # coding=utf-8 import

如下所示: from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close() fig=plt.figure() plt.grid(True) plt.axis([0,10,0,8]) #列出数据 point=[[1,2],[2,3],[3,6],[4,7],[6,5],[7,3],[8,2]] plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") #用于求出

这篇文章主要介绍了Python获取二维数组的行列数的2种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print x.shape # (4, 3) # 只输出行数 print x.shape[0] # 4 # 只输出列数 print x.shape[1] # 3 或者 In [48]

绘制组合图: 组合图就是将多个形状,组合到⼀个图形中,主要作⽤是节约作图的空间,节省读者的时间,从⽽提⾼ 信息传达的效率. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_combination1(): sale = pd.read_excel('./data/每月目标销售额和实际销售额.xlsx',header=0,index_col=0) # 设置正常显示中文标签 plt.rcPa