1.mplot3d工具包(mplot3d Toolkit)mplot3d Toolkit是Matplotlib中用于绘制3D图像的工具包
绘制3D图像的步骤:
1.创建Axes3D对象
2.调用Axes3D对象的不同方法来绘制的3D图像创建Axes3D对象:#方法1:
1.导入Axes3D包
2.获取figure对象
3.通过Axes3D(<figure>)来创建Axes3D对象
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2023-07-27 09:16:55
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导论：在科研和研究的过程中，无论是哪个学科或者将来走上工作岗位，可视化是非常重要的一个环节。这里的重要性，在我看来有三点：人是视觉动物，老板看你工作做的怎么样，paper reviewer看你研究做的怎么样，有相当一部分来自于图表的合理展示以及对图表的‘故事性’叙述。通过对数据的可视化，进一步找到规律，发现问题并解决问题。因为数据都是冷冰冰的，只有把让他们“跃然纸上“，才能进一步进行挖掘价值。针对
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2023-12-29 20:24:00
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# 如何实现python3点画图
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备工作] --> B[导入绘图库];
B --> C[创建画布];
C --> D[绘制点];
D --> E[显示图像];
```
## 步骤说明表格
| 步骤 | 描述 |
|--------|---------------
原创
2024-07-12 06:20:32
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[url]http://www.admin10000.com/document/1103.html[/url]
原创
2023-05-16 13:22:41
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qq图的全称和概念（quantile-quantile plot），这是一个和分位数（quantile）相关的图qq图的原理是比较两组数据的累计分布函数图从而判断两组数据是否服从同一个分布。作用1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一个分布。对累计分布曲线（概率密度曲线）的介绍了解scipy模块的函数stats.norm.cdf(a,均值，方差）from scipy impo
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2023-08-10 15:12:32
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#___author: #date: 2021/6/11#画圆import turtlet = turtle.Pen()my_colos='red','green','yellow','black't.width(4)t.speed(0)for i in range(1000): t.penup() ...
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2021-07-28 09:23:00
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1. 画一个简单的图形2. 在一张图纸里绘制多个图形3. 更多设置3.1设置 figure3.2设置标题3.3设置坐标轴3.4设置 label 和 legend3.5添加注释4. 使用子图5. 常见的图形5.1散点图5.2柱状图6. 中文乱码解决以下简述下各部分要点：1. 画一个简单的图形import numpy as npimport pylab as pltplt.plot(x, y)plt.
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2023-06-01 17:35:17
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python 数据画图1、matplotlib2、seaborn3、pyechats4、echarts前端 1、matplotlibmatplotlib作图简单方便，适合科学作图和论文发表（偏学术）步骤1：选择作图的类型步骤2：导入图表所需要的数据import matplotlib.pyplot as pltmatplotlib学习：matplotlib官网链接：https://matplotl
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2023-05-23 16:45:07
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文章目录基本绘图函数直线椭圆圆填充多边形及非填充多边形矩形随机数及文字 基本绘图函数用OpenCV的函数 line 绘 直线 用OpenCV的函数 ellipse 绘 椭圆 用OpenCV的函数 rectangle 绘 矩形 用OpenCV的函数 circle 绘 圆 用OpenCV的函数 fillPoly 绘 填充的多边形直线line( img,
start,
end,
Scalar(
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2024-03-07 17:59:56
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matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合，使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作。每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动：比如创建新图片，在图片创建一个新的作图区域(plotting area)，在一个作图区域内画直线，给图添加标签(label)等。matplotlib.pyplot是有状态的，亦即它会保存当前图片和作图区域的状态，新的作图函数会
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2023-08-05 12:19:47
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大家好，基于Python的数据科学实践课程又到来了，大家尽情学习吧。本期内容主要由智亿同学与政委联合推出。上一部分推文我们学习了如何用Pandas完成绝大部分的数据处理工作。在此基础上，后续几次的推文将学习如何对于处理后的数据进行可视化。首先，应该明白人类受限于思维能力，所以理解数据的方法极其有限。一种方法是通过数字特征，而另一种方法是通过数据产生的机制(例如：商业数据的商业逻辑，物理世界产
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2023-08-28 09:26:55
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上一篇文章利用plt.ion()的设置进行了动态图的绘制，今天学习了下利用animation绘制动态图，确实更强大，但是也较难理解。 函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)是绘制动图的主要函数，其参数如下： 1、fig 绘制动图的画布名称 2、func自定义动画函数，即下边程序定义的函数update 3、fram
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2023-08-10 19:32:30
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动画可以有趣地展示某种现象。相比于静态图表，人们更容易被动画和交互式的图表所吸引。在描绘时间序列数据时，动画更有意义，例如多年来价格的波动，过去十年气候的季节性变化和和趋势，因为我们可以看到特定参数如何随时间变化。
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2023-08-03 23:41:39
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参考资料： 之前的随笔也有说过，matplotlib是python中一个非常常用的用来作图的库，pyplot是其中的一个包，主要是用来作2D图的，涉及的画布，图例，标签等一系列作图常规操作。这篇文章分析的是pyplot这个包下面的一个最常用的函数plot，所以使用的时候我们经常是： import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot() 其中把pyplo
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2024-01-26 21:24:36
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各位同学好，今天和大家分享一下 TensorFlow 深度学习中如何搭载 Resnet18 和 Resnet34 残差神经网络，残差网络利用 shotcut 的方法成功解决了网络退化的问题，在训练集和校验集上，都证明了的更深的网络错误率越小。论文中给出的具体的网络结构如下：Resnet50 网络结构我已经在之前的博客中复现过，感兴趣的可以看一下：感谢简书大佬画的残差网络结构图：https://ww
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2024-01-25 13:01:01
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Bar3D（3D 柱状图）name -> str图例名称x_axis -> strx 坐标轴数据。需为类目轴，也就是不能是数值。y_axis -> stry 坐标轴数据。需为类目轴，也就是不能是数值。data -> [list], 包含列表的列表数据项，数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』grid3d_opacity -> int3D 笛卡尔坐标系组
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2023-05-30 12:37:22
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本来想尝试用做一个网页版的美图秀秀，可以导入的对图片进行处理，还有制作一些模板可以快速生成人物的表情包，但是做着做着，发现太耗时间了。结果最终只是简单做了一个基于 canvas 的画板。github地址：https://github.com/linhongbijkm/canvasPainter在线DEMO：https://linhongbijkm.github.io/canvasPainter/c
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2024-01-27 20:14:44
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一、关联规则概述1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，迄今已经差不多30年了，在各种算法层出不穷的今天，这算得上是老古董了，比很多人的年纪还大，往往是数据挖掘的入门算法，但深入研究的不多，尤其在风控领域，有着极其重要的应用潜力，是一个被低估的算法，很少见到公开的文章提及，我尝试一一剖析，希望给你带来一定的启示。我倒是进行了比较深刻、全面的思考，并进行了大量的实验，这个话题感觉可以聊
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2024-10-09 13:21:48
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python画图基础柱状图：比较突出谁高谁低import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('文件目录')
# 从大到小进行排序
df.sort_values(by='Number',inplace=True,ascending=False)
# 开始画图
df.plot.bar(x='Field',y=
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2024-08-05 10:50:40
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画图介绍 嘿！彩蛋！感觉有帮助就三连呗！本文以实用为第一目标，保证读者在看完此文之后可以迅速上手 库加载我们使用 matplotlib 来进行 import numpy as np # 加载数学库用于函数描述
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
matplotlib.rcP
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2023-10-18 11:45:39
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