python matplotlib 注释文本箭头简单代码示例

本文实例主要向大家分享了一个Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图的代码,效果展示如下: 完整代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange from numpy.random import rand def gbar(ax, x, y, width=0.5, bottom=0): X = [[.6, .6], [.7, .7]] for left, top in zip(x, y): ri

我是以Python开门的,我还是觉得Python也可以进行地形三维可视化,当然这里需要借助第三方库,so,我就来介绍:Python一个很重要可视化插件,Matplotlib. Matplotlib是Python最著名的绘图库,它提供了一整套友好的命令,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.你会发现Matplotlib和matlab相似,但是你知道matlab强大是很强大,但是安装包就有7G,一下就让我失去玩弄他的兴趣. Matplotlib的二维图形非

 计算两个信号的交叉谱密度 结果展示: 完整代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) # make a little extra space between the subplots fig.subplots_adjust(hspace=0.5) dt = 0.01 t = np.arange(0, 30, dt) # Fixing random stat

大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

本文主要展示了使用matplotlib设计logo的示例及完整代码,首先看下其演示结果: Python代码如下: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 10 mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 12 mpl.rcParams['ax

本文实例讲述了Python使用matplotlib的pie函数绘制饼状图功能.分享给大家供大家参考,具体如下: matplotlib具体安装方法可参考前面一篇http://www.jb51.net/article/51812.htm,具体使用代码如下: #coding=utf8 import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''''' matplotlib.pyplot.pie函数:画一个饼

Python中的数据可视化 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件. 实战小程序:画出y=x^3的散点图 样例代码如下: #coding=utf-8 import pylab as y #引入pylab模块 x = y.np.linspace(-10, 10, 100) #设置x横坐标范围和点数 y.plot(x, x*x*x,'or') #生成图像 ax = y.gca() a

Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import n

注释文本箭头 结果展示: 完整代码示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) ax.set_aspect(1) x1 = -1 + np.random.randn(100) y1 = -1 + np.random.randn(100) x2 = 1. + np.random.randn(100) y2 = 1. + np.random.randn(100

问题 假设你在存档中有成千上万的文档,其中许多是彼此重复的,即使文档的内容相同,标题不同. 现在想象一下,现在老板要求你通过删除不必要的重复文档来释放一些空间. 问题是:如何过滤标题足够相似的文本,以使内容可能相同? 接下来,如何实现此目标,以便在完成操作时不会删除过多的文档,而保留一组唯一的文档? 让我们用一些代码使它更清楚: titles = [ "End of Year Review 2020", "2020 End of Year", "Janua

本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) # 绘制正弦曲线 plt.plot(x, y) # 绘制基准水平直线 plt.plot((x.min(),x.max()), (0,0)) # 设置坐标轴标签 pl

cookie :是用户保存在用户浏览器端的一对键值对,是为了解决http的无状态连接.服务端是可以把 cookie写到用户浏览器上,用户每次发请求会携带cookie. 存放位置: 每次发请求cookie是放在请求头里面的. 应用场景: ·登陆用户和密码的记住密码 ·显示每页显示的数据,以后都是按照设定的数目显示 ·投票机制 案例用户登录 创建用户登录的url url(r'^login/', views.login), 创建登录页面 代码为: <!DOCTYPE html> <html l

本文简述的是string.join(words[, sep]),它的功能是把字符串或者列表,元组等的元素给拼接起来,返回一个字符串,和split()函数与正好相反,看下面的代码理解. 首先展示下结果吧! 代码分享: a=["豫","N","C8","C89"] b=("豫","N","C8","C89") c="zhang" a

演示结果: 完整代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.image import BboxImage from matplotlib._png import read_png import matplotlib.colors from matplotlib.cbook import get_sample_data class RibbonBox(object): original_image =

本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

旋转椭圆 实例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Ellipse delta = 45.0 # degrees angles = np.arange(0, 360 + delta, delta) ells = [Ellipse((1, 1), 4, 2, a) for a in angles] a = plt.subplot(111, aspect='equal