Timeline (*^▽^*) 作者：发现美的眼睛（本人）首先简单介绍一下pyecharts这个神奇的东东，如果你是从事web，那么Echarts就会熟悉知晓。 ——如果不是，那么这篇文章也会推荐一个非常好的（python&JavaScript
# Python绘制风场时间高度图
## 1. 简介
风场是指风速和风向在空间中的分布情况，对于气象学和气象预报等领域具有重要意义。Python是一种易于学习、功能强大的编程语言，可以用于绘制风场的时间高度图。本文将介绍如何使用Python绘制风场时间高度图，并提供代码示例。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。首先，我们需要安装`numpy`库和`ma
原创
2023-10-12 12:42:48
428阅读
## Python绘制高度图
### 介绍
在地理信息系统（GIS）和地图制作中，高度图是一种用来表示地表高度或海底深度的图形。通过绘制高度图，我们可以更直观地了解地形的起伏变化。在本文中，我将教会你如何使用Python来绘制高度图。
### 整体流程
为了帮助你更好地理解绘制高度图的过程，我将整个流程分为以下步骤，并用表格展示：
```mermaid
journey
title
原创
2023-09-08 07:07:27
715阅读
# Python绘制时间图
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python绘制时间图。时间图是一种可视化工具，用于展示事件在时间上的分布和关系。通过绘制时间图，你可以更好地了解事件的发生和持续时间。
在本教程中，我们将使用Python的matplotlib库来绘制时间图。matplotlib是一个功能强大的绘图库，可以用于创建各种类型的图形，包括时间图。
## 整体流程
下面是绘制时
原创
2023-09-10 08:08:44
565阅读
利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口，通过这个库可以将Grib数据读取出来；numpy是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可用来存储和处理大型
在气象中，我们常常需要用到剖面图。地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用；纬度高度剖面图主要用来分析降雨的某些条件，如湿层深厚、上干下湿、风向风速等。一、地形剖面图 绘制地形剖面图之前，需要了解自己使用的地形文件的格式与属性。文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。 首先我们先来读取一下文件，并print出来，看看其属性：import numpy a
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2023-11-04 21:35:37
56阅读
前面学习了通过凹凸工具、高度工具，以及平滑工具来创建地形，这样方便构建任何形状的地形，但是这样对于游戏开发人员来说，工作量太大了，另外一个对于现实世界的地形进行构建时，就更麻烦，可能比较对应不上。因而在游戏开发里，经常使用算法来生成地形，或者直接从卫星数据里导入地形的高度数据。使用算法生成地形可以有无限种类，使用卫星数据可以逼真地模拟现实世界里的地形。无论是算法生成，还是卫星数据，都需要有一种文件
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2023-08-08 14:35:57
540阅读
内容简介本书主要介绍基于Excel 2016的科学图表和商业图表的绘制方法，首次引入R ggplot2、Python Seaborn、Tableau、D3.js、Matlab 2015、Origin等绘图软件的图表风格与配色方案，在无须编程的情况下，就能实现这些软件的图表风格；同时对比并总结了《华尔街日报》、《商业周刊》、《经济学人》等商业经典杂志的图表风格。在详细地介绍散点图、柱形图、面积图、雷
# 使用 Python 绘制地形高度
在计算机图形学和数据可视化领域，绘制地形高度图是一项常用技能。本篇文章将带你一步步实现这一过程，包括使用的工具、方法和代码示例。首先，让我们看一下实现整个流程的步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|------|----------------------------|
| 1 | 安装所需库
原创
2024-10-08 06:15:58
328阅读
时间线轮播多图 我们依旧以python小小白的角度去解析如何用pyecharts去制作时间线轮播多图。
其实在之前我也并没有使用过这个功能，仅有一点的类似经验是之前项目在Echarts中实现过类似功能，所以第一步也是打开pyecharts官方文档。
找到这部分的说明
那么官方给了那么一大堆文字说明，谁看都头疼，所以我们先运行一个demo看看from pyecharts
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2024-06-11 13:29:17
92阅读
# 使用Python绘制长时间序列图的完整指南
在数据分析和可视化过程中，长时间序列图是一种非常重要的工具。它们能够帮助我们观察数据随时间的变化趋势，并识别出潜在的规律。本篇文章将指导你如何使用Python绘制长时间序列图，包括整个流程和每一步所需的代码。
## 整个流程
绘制长时间序列图的流程可以分成以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据]
文章目录前言例子封装更新-插图 前言偶然在官网发现了一个时间节点事件图便学习了一下，横轴为时间列表，纵轴为相应时间的文本内容，可以展示各个时间节点的一些事件。虽然和前端画的没法比，但封装好用起来还是挺方便的。例子这个例子来自matplotlib官网，我只是在其中做了些注释，用到的numpy操作比较复杂，我加了打印语句便于查看矩阵的变化。import matplotlib.pyplot as pl
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2023-08-30 12:32:46
887阅读
时间轴又叫时间线、历史时间轴，能够将人物、组织或事件按照时间顺序串联起来，并形成一套完整的记录体系。时间轴通过图片的形式，向受众展示其详尽的历史进程。它可用于不同的使用场景，比如PPT幻灯片制作、进行商业报告或者项目管理的时候，以及人物历史等场景的时候都需要。时间轴的用处这么多，那究竟如何绘画呢？如果你曾经试图使用word或PPT进行绘制的话，体验一定是极其崩溃的。本文将使用神奇的绘图工具亿图图示
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2023-12-07 09:16:06
95阅读
Pandas画图1 pandas.DataFrame.plotDataFrame.plot(kind='line')
kind : str，需要绘制图形的种类
‘line’ : line plot (default)
‘bar’ : vertical bar plot
‘barh’ : horizontal bar plot
关于“barh”的解释：
原标题：用Python把图做的好看点：用Matplotlib画个好看的气泡图此文于2019-01-06发表在EasyCharts-知乎专栏：Python数据分析与可视化https://zhuanlan.zhihu.com/EasyCharts-Python这系列文章就是下面这位身高180、帅气的小哥哥撰写，人长得好看，画的图也好看！我们继续来把简单的图形丢到极坐标，这次是气泡图和柱状图，临摹的对象
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2024-03-12 20:14:48
123阅读
在上文中，讲述了PyOpenGL的基本配置，以及网格，球形的生成，以及基本的漫游。现在利用上一篇的内容，来利用高程图实现一个基本的地形，并且，利用上文中的第三人称漫游，以小球为视角，来在地形上前后左右漫游，能实时检测高度。下面先看下效果图： 二张图，球分别在不同的地方，不同的显示模型，一个是全填充的，一个是线连，可以从中看到一些基本的思路。大致过程分别如下，首先拿到一张高度图，检索其中的高度
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2024-06-04 06:01:14
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雷达图/蜘蛛图/星图雷达图（Radar Chart） 是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图可以直观地对多维数据集目标对象的性能、优势及关键特征进行展示，如下图： 下面介绍总结几种MATL
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2023-08-28 23:02:04
923阅读
1、环境代码运行环境：python3.7相关的库：pyecharts 1.7.1代码编辑器：visual studio code2、目的通过使用pyecharts库，来绘制全国各省985高校的数量分布图，用这个来练习pyecharts库绘制地图。3、相关说明（1）pyecharts库简介官方文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro图库样本：http:/
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2024-03-16 11:08:46
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add_subplot,subplots 和subplot一、利用matplotlib.pyplot快速画图(subplot)直接画图，一个子图一个子图的画 二、面向对象画图1.add_subplot：一次创建一个axFigure 图 Axes 坐标轴(实际
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2023-07-03 04:28:11
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ww1. pyplot 动态效果如果想得到动态绘制效果，可以使用 plt.pause(k) 每绘制一次就暂停 kms 实现动态效果：plt.figure()
for i in range(N):
# 放绘图代码 draw
plt.pause(0.2) # delay
plt.show()比如下面的感知机： 2. 将绘图结果导出为 GIF有时候我们并不满足于此，我们可能想得到 gif 动态图，一
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2023-06-29 20:59:01
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