一、数据可视化1. 数据可视化的概念和作用将数据以图表的形式呈现 更有效的传达数据中的信息2. 常见的可视化工具报表类 BI类 编程类二、echarts1. echarts介绍ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,兼容性强,底层依赖矢量图形库ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。2. ECharts的特点2.1 丰富的可视化类型2.2 多种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-10 20:38:52
                            
                                48阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            python如何画图?这里给大家介绍两款python绘图的库:turtle和Matplotlib。相关推荐:《python视频》1 安装turtlePython2安装命令:pip install turtulePython3安装命令:pip3 install turtle2 基础概念2.1 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-31 17:23:46
                            
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            代码:importturtle#导入画图模块,查看已安装的模块dir('modules')或者help('modules')命令,查看模块详情help('turtle')t=turtle.Turtle()#调用模块里面的Turtle工具,调用模块:模块名.函数名turtle.Turtle()t.speed(0)#画笔速度1-9依次变快,0为最快速度defsetpen(x,y):t.penup()t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                2234阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            本篇博文主要介绍使用Python中的matplotlib模块进行简单画图功能,我们这里画出了一个柱形图来对比两位同学之间的不同成绩,和使用pandas进行简单的数据分析工作,主要包括打开csv文件读取特定行列进行加减增加删除操作,计算滑动均值,进行画图显示等等;其中还包括一段关于ipython的基本使用指令,比较naive欢迎各位指正交流!  mlp.rc动态配置  你可以在python脚本或者p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、首先需要下载降雨量数据,我是在国家科学数据中心中的国家地球系统科学数据中心中进行下载的,不过下载之前需要先注册一个账号,注册的时候会有类似与绑定手机号绑定邮箱等条件,每一个条件也会对应着每个等级,每个等级每天会有不同的数据下载量。我下载的数据为1901-2021年中国1km分辨率逐月降水量数据集。下载过程比较繁琐,需要填写数据使用用途,项目信息等信息。下载完解压之后也就是如图的样子。             
                
         
            
            
            
            安装库1、我使用的是windows系统,安装完python后发现并没自动将python相关库、应用程序的目录添加到环境变量中,所以首先找到python程序安装目录,import sys
print(sys.path)找到python的安装目录后,可以将该目录添加到环境变量中,也可以cd到该目录。2、cmd下使用命令安装matplotlibpython -m pip install -U pip             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python利用循环画图保存教程
## 1. 整体流程
在教会小白如何利用循环画图保存之前,先讲解整体的流程。下面是一个简单的表格,展示了实现这个目标的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建画布 |
| 3 | 设置画布的大小 |
| 4 | 设置画布的背景色 |
| 5 | 绘制图形 |
| 6 | 保存图形 |
下面将逐步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 利用Python中的Pandas库的Series画图
在Python中,Pandas库是一个非常强大且灵活的数据处理工具,其中的Series是一种一维数据结构,类似于数组或列表。我们可以利用Series来进行数据可视化,通过画图的方式更直观地展示数据之间的关系。
## 准备工作
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import pandas as pd
import ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            python用于画图常用matplotlib和seaborn**1.matplotlib使用前需要导入api import matplotlib.pyplot as plt1.1绘制基本图像1.1.1折线图1.准备数据 import random x = range(60) y = [random.uniform(15,18) for i in x] #random.uniform 中参数即为取值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            内有大量美丽的图片哟            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            程序源代码:#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
if __name__ == '__main__':
    from Tkinter import *
    canvas = Canvas(width = 400,height = 600,bg = 'white')
    left = 20
    right = 50
    top =             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-09 08:39:08
                            
                                88阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            使用 XY Graph 绘制圆            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-04-18 16:58:24
                            
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            使用 XY Graph 绘制圆            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在当前的科学研究与工程试验中,数据可视化日益成为分析与展示结果的关键工具。尤其是在 Origin 软件中,通过 Python 代码实现数据图形化,能够极大地提升工作效率与结果的可读性。这种方法尤为适合数据分析、科学研究、工程模拟及结果展示等场景。以下将通过各个维度,详细介绍如何在 Origin 中利用 Python 代码进行图形绘制。
适用场景分析
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在科学研究、数据分析            
                
         
            
            
            
            public static void main(String[] args)  {
        try {
            /**
             * 得到图片缓冲区
             * INT精确度达到一定,RGB三原色,高度280,宽度360
             */
            BufferedImage bi = new BufferedI            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Bezier Path 基础   UIBezierPath对象是CGPathRef数据类型的封装。path如果是基于矢量形状的,都用直线和曲线段去创建。 我们使用直线段去创建矩形和多边形,使用曲线段去创建弧(arc),圆或者其他复杂的曲线形状。 每一段都包括一个或者多个点,绘图命令定义如何去诠释这些点。每一个直线段或者曲线段的结束的地方是下一个的开始的地方。每一个连接的直线或者曲线段的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-01 17:35:17
                            
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            今天是写博客的第一天,今天学习的内容是如何用Java编程语言绘图。具体步骤如下:(1)在JPanel上画图(圆形,方形,大小等)。步骤一:定义一个类MyPanel继承JPanel。步骤二:调用父类函数完成初始化,复写JPanel类里面的paint函数,将Graphics的实例对象作为参数传入。步骤三:调用Graphics类的方法(形状,颜色,大小)。(2)添加到JFrame步骤一:继承JFrame            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-05-23 22:07:00
                            
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            原标题:高手心得 | Python从入门到进阶分享一位投稿粉丝学习Python的心路历程从最初的爬虫,到数据分析,再到GUI的实现,以及后来的机器学习和深度学习文章,我与大家已经走过了几个月的时间,在这几个月的时间里,我通过文章与大家一同学习,一同进步,向大家展示了如何通过Python来实现各种好玩的有趣的编程实践。写了这么多的文章,今天想和大家一起来聊聊我的Python学习路线,聊聊我学习Pyt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-30 13:40:26
                            
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            在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,而CPU利用率是指 CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。本文介绍了Linux下的CPU利用率是如何计算的。AD: 我们在搞性能测试的时候,对后台服务器的CPU利用率监控是一个常用的手段。服务器的CPU利用率高,则表明服务器很繁忙。如果前台响应时间越来越大,而后台CPU利用率始终上不去,说明在某个地方有瓶颈了,系统