实例61使用PyQt5制作了图形用户界面(GUI)。这个香是香，但是打包后的安装文件太大(约80M)，感觉有些美中不足啊。由于这个GUI实在简单，从现实角度实在用不着高大上的PyQt5，所以改用Python内置的Tkinter库来做图形用户界面(GUI)，理论上可大幅缩小打包后的文件大小。对于简单的图形界面，Tkinter是毫无压力的。先依葫芦画瓢，把界面搞出来再说。然后再慢慢连接程序，实现操作的
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2023-11-27 01:42:51
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# Python画图设置大小
## 概述
在Python中，我们可以使用各种库来进行图形绘制，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。在绘制图形时，有时候需要设置图形的大小以适应特定的需求。本文将向你介绍如何在Python中设置图形的大小。
## 整体流程
下面是设置Python图形大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入绘
原创
2023-07-25 20:27:02
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1.基础概念1 画布(canvas)画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。常用的画布方法有两个：screensize()和setup()。(1)turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色如:turtle.screensize(800,
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2023-07-30 19:01:23
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在matplotlib.pyplot.figure 函数内设置，参数名称为figsize。 匹配的关闭函数为matplotlib.pyplot.close 详情参考：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html#matplotlib.pyplot.figure
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2023-06-30 15:03:47
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matplotlib绘图时是默认的大小，有时候默认的大小会感觉图片里的内容都被压缩了，解决方法如下。先是原始代码：from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(1,1))
x = [1,2,3]
plt.plot(x, x)
plt.show() 关键的代码是plt.figure(figsize=(1,1))，生成的图片如下
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2023-05-24 17:15:51
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## Python画图：设置画布大小
在进行数据可视化时，画布的大小是一个很重要的因素。合适的画布大小可以确保图表呈现出最佳的效果，并且能够清晰地展示数据。在Python中，我们可以使用不同的库来进行画图操作，比如Matplotlib和Seaborn等。本文将介绍如何使用这些库来设置画布的大小，并提供相应的代码示例。
### Matplotlib库
Matplotlib是一个非常流行的用于数
原创
2023-11-08 12:49:46
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# Python画图与设置窗口大小
在数据分析和可视化的过程中，Python是一个非常流行的编程语言。尤其是使用Matplotlib库，可以帮助我们轻松绘制出各种图表。在实际应用中，除了关注图表的内容，设置合适的窗口大小也是一个重要的环节。本文将介绍如何在Python中设置绘图窗口的大小，并提供一个简单的示例以及旅行图的展示。
## 一、Matplotlib简介
Matplotlib是Pyt
# Python画图设置刻度大小
## 介绍
在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来进行数据可视化和绘图操作。在绘制图表时，刻度的大小对于展示数据的准确性和可读性非常重要。本文将介绍如何使用`matplotlib`库来设置刻度的大小，以帮助刚入行的小白开发者更好地实现这一功能。
## 流程
下面是实现“Python画图设置刻度大小”的流程图：
```mermaid
flo
原创
2023-10-19 06:22:23
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1、基本绘图与设置图片大小，刻度，保存图片inputfrom matplotlib import pyplot as plt #导入用于绘图的pyplot
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]
fig = plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) #设置图片大
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2023-09-15 16:17:53
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python学习——Matplotlib库三层结构折线图的绘制设置画布属性、保存图片添加自定义x、y刻度添加网格描述信息（x、y轴意义、标题、图例）在一幅图中绘制多幅图像绘制多幅图像散点图Scatter的绘制柱状图的绘制直方图的绘制饼图的绘制 作用：用于创建静态，动画， 以及 Python 中的交互式可视化。三层结构一、容器层画板层：放置画布的工具画布层：画画用的纸绘图区（坐标系）：画画的区域二
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2023-10-18 21:33:36
157阅读
最近想学习一些python数据分析的内容，就弄了个爬虫爬取了一些数据，并打算用Anaconda一套的工具(pandas, numpy, scipy, matplotlib, jupyter)等进行一些初步的数据挖掘和分析。在使用matplotlib画图时，横坐标为中文，但是画出的条形图横坐标总是显示“框框”，就去查资料解决。感觉这应该是个比较常见的问题，网上的中文资料也确实很多，但是没有任何一个彻
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2024-06-21 11:02:05
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目录1. 使用 matplotlib 进行数据可视化1.1 基础概念1.2 核心步骤：画图三步走1.3 详细介绍：1.建立画布2. 建立坐标系（确定画图区域）3. 设置坐标轴设置坐标轴的标题设置坐标轴的刻度设置坐标轴的范围其他设置5.绘制图表6.图标显示1.4 常见问题1.5 极简代码实现一个坐标系多个坐标系2. 使用 Pandas 进行数据可视化线图条形图直方图箱线图散点图饼图3. 使用 se
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2024-06-07 08:34:34
162阅读
# Python画图设置坐标刻度大小：科普与实践
在数据分析和可视化领域，Python 以其强大的库和简洁的语法，成为了众多开发者和数据科学家的首选。本文将介绍如何使用 Python 进行绘图，并特别关注如何设置坐标刻度的大小，以提高图表的可读性和美观度。同时，我们将通过饼状图和类图的例子，展示 Python 绘图的多样性和灵活性。
## 环境准备
在开始之前，请确保你的环境中已安装了 `m
原创
2024-07-21 10:44:54
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# Python绘图设置字体大小
在使用Python进行数据可视化时，调整字体大小是非常重要的一项操作。通过设置合适的字体大小，可以使图表更加清晰易读。本文将介绍如何在Python中绘制图表时设置字体大小的方法，并通过代码示例来演示。
## 设置字体大小
在使用Python的matplotlib库进行绘图时，可以通过设置字体参数来调整文字的大小。可以通过以下代码来设置字体大小：
```py
原创
2024-04-13 06:59:55
270阅读
# Python画图：设置Label大小的方案
在数据可视化中，label（标签）的清晰度和可读性是十分重要的。本文将详细介绍如何在Python中设置label大小，通过具体的代码实例来展示实现过程。最终，我们还将使用甘特图来概述项目进度和任务分配。
## 项目目标
我们的目标是创建一个可视化图表，并灵活地设置其label的大小。我们将利用Python中的Matplotlib库进行数据绘图，
原创
2024-10-04 05:02:14
247阅读
# 如何设置Python Plot画图的窗口大小
## 一、整体流程
为了实现Python Plot画图的窗口大小设置，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建图形窗口 |
| 3 | 绘制图形并设置窗口大小 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤一：导入所需的库
首先，我们需要导入matplo
原创
2024-05-31 06:58:19
409阅读
# Python中使用Matplotlib库绘制图形并设置窗口大小
在Python中，我们通常使用Matplotlib库来绘制各种图形，比如折线图、散点图、柱状图等。而在绘制图形时，有时候我们需要设置图形窗口的大小，以便更好地展示数据。本文将介绍如何在Python中使用Matplotlib库来绘制图形并设置窗口大小。
## Matplotlib库简介
Matplotlib是Python中一个
原创
2024-06-06 06:07:49
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# Python海龟画图边框大小设置教程
## 简介
在Python中，我们可以使用turtle模块来进行图形绘制。turtle模块提供了一组简单的图形绘制函数，其中包括设置边框大小的功能。本教程将教会你如何在Python中使用turtle模块来设置绘制图形的边框大小。
## 教程步骤
下面是实现“Python海龟画图边框大小设置”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步
原创
2023-12-28 08:56:14
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Python 画图写文字 python画图设置字体大小
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2021-07-27 21:22:00
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数据可视化是数据处理中的重要部分，前面我们了解了 Flask 的开发和部署，如何用 Flask 做数据可视化呢？今天我们来了解一下。Python 语言极富表达力，并且拥有众多的数据分析库和框架，是数据分析的首选；echarts，最初由百度团队开发，现在已独立成 Apache 旗下一款国际化产品，是基于 Web 的数据可视化框架，API 简单明了，应用极为广泛；Python 和 echarts 的完
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2024-08-26 17:28:51
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