# 用 Python 绘制旋转矩形
## 介绍
在数据可视化中，我们经常需要绘制矩形图形。通常情况下，我们绘制的矩形都是水平或垂直的，但有时候我们可能需要绘制一个旋转的矩形。本文将介绍如何使用 Python 中的绘图库来绘制旋转矩形，并提供代码示例。
我们将使用 `matplotlib` 和 `numpy` 这两个常用的 Python 库。matplotlib 提供了丰富的绘图功能，而 nu
原创
2023-09-17 03:25:33
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在数据可视化领域，使用 Python 的 `matplotlib` 库进行绘图时，经常会遇到文字标签（包括坐标轴标签、标题文本等）需要旋转的需求。旋转文字标签不仅能提高图表的可读性，也能让图表在布局上更加美观。接下来，我将详细记录解决“python plot字怎么旋转”问题的整个过程。
## 问题背景
用户在使用 Python 的数据可视化库 `matplotlib` 时，发现绘制的某些图表（
1.二维曲线（1）plot函数①plot函数的基本用法：plot(x,y)，其中x和y分别用于存储x坐标和y坐标数据。>>x=[1,2,3];>>y=[4,5,6];>>plot(x,y)②最简单的plot函数调用格式：plot(x)当plot函数的参数x是复数向量时，则分别以该向量元素实部和虚部为横、纵坐标绘制出一条曲线。 >>x=[1,
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2023-08-07 20:31:43
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运用skimage.transform进行图像处理后，发现像素数值在-1 与1 之间，然后减去数据RGB的均值（100左右），不可行。1. PIL读取，旋转，缩放的操作于是采用命令import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
img = Image.open('lena.png') # 读取的图像
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2024-03-10 23:18:29
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前文曾用tableau进行数据可视化的业务实操案例解析，本文来讲解使用Python进行基础的可视化操作，主要是讲解一些Python可视化的基础代码操作。 Python可视化的基础为matplotlib包，当然，Python还有其他的可视化模块可以选择，但是都是基于matplotlib包的升级或者扩展，因此本文主要简单介绍matplotlib。 先简单画一个图，代码如下： #导入matplotl
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2023-09-30 09:40:24
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分类目录：《系统学习Python》总目录matplotlib.pyplot是Matplotlib的基于状态的接口。它提供了一种隐式的、类似MATLAB的绘图方式。它还会在您的屏幕上打开图形，并充当图形GUI管理器。语法matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True , data=None, ** kwargs)函数定义matplotli
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2023-09-25 09:12:09
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前言 以下笔记仅为本人学习过程笔记，方便自己翻阅，适合新手小白阅读的详细绘图参数中文解说，大佬误点进来，请绕路前行，谢谢！！！如需更详细的英文参数解说，可直接使用help（）函数查询具体使用方法，例如：目录前言 一、使用plot（）绘制折线图二、使用bar()函数绘制柱形图或者堆积柱形图三、使用barh（）函数绘制条形图或者堆积条形图四、使用stackplot（）函数绘制堆积积
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2023-08-10 14:49:54
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plot是 Python中的一个基本数据类型，可以用于计算点的坐标和面积，也可以用来做饼状图。plot函数有两个参数，分别是： plot （x,y）：用于计算数据的面积。 在 Python中， plot函数有两种形式： 第一种形式为： 其中， plot （）是一个普通的列表函数，用于计算一系列点的面积。但是，如果我们要计算一张饼状图中的所有面积，而不是单个点的面积，我们需要使用 plo
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2023-08-07 20:49:19
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— 1 —前言如果你对本文的代码感兴趣，可以去 Github (文末提供)里查看。第一次运行的时候会报一个错误(还没找到解决办法)，不过只要再运行一次就正常了。这篇文章虽然不是篇典型的数据科学类文章，不过它涉及到数据科学以及商业智能的应用。Python 的 Matplotlib 是最常用的图表绘制以及数据可视化库。我们对折线图、柱状图以及热力图都比较熟悉，但你知道用 Matplotli
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2023-12-25 22:27:30
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1. 定义plot()——matlab中二维画图的函数，函数返回值是各个线条的句柄。2.调用格式1.plot(y)当y为向量时，是以y的分量为纵坐标，以元素序号为横坐标，用直线依次连接数据点，绘制曲线。若y为实矩阵，则按列绘制每列对应的曲线。2. plot(x,y)若y和x为同维向量，则以x为横坐标,y为纵坐标绘制连线图。若x是向量，y是行数或列数与x长度相等的矩阵，则绘制多条不同色彩的连线图，x
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2023-10-18 22:32:43
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一、基本形式plot(X,Y,LineSpec) plot函数用来绘制以X为横坐标、Y为纵坐标的二维图像，可以是散点图或线图。X、Y为长度相同的数组，LineSpec为图形的自定义设置：线型、颜色、标记，在单引号内一次性表示。 颜色标记符
rgby红色绿色蓝色黄色kwcm黑色白色青绿粉红 线型标记符
---:-.实线（默认）长虚线短虚线点划线 数据点标
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2023-12-19 04:58:07
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Pandas有许多能够利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法，本文主要介绍的是pandas中的绘图函数。#coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series
#coding:utf-8
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2024-07-10 17:47:13
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figure、plt、ax的关系plt是Matplotlib中最常用的模块，用于绘制图形，可以理解为绘图工具箱，可以通过plt中的函数创建figure和ax；figure是Matplotlib中的最外层容器，一个figure可以包含多个ax，即多个子图；ax是一个subplot，即子图，是figure中的一个区域，用于绘制具体的图形。import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-17 12:58:14
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本文介绍了我在工程开发过程中使用python的matplotlib.pyplot常用的一些功能。 引用matplotlib.pyplotimport matplotlib.pyplot as plt一、plt.plot(x0, y0, [fmt]，x1, y2, [fmt], ..., **kwargs)
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2023-09-21 10:09:02
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matplotlib库提供了丰富的可视化方法，我们可以使用matplotlib.pyplot这一子库来快捷的绘制各类可视化图形。
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2023-05-24 00:50:35
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1、线形图Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线型图（如下图所示）：In [1]: from pandas import Series,DataFrame
In [2]: import numpy as np
In [3]: s=Series(np.random.randn(10).cumsum(),index=np.arange(0,
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2023-08-15 17:25:23
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绑定细心的读者可能记得我在 第 1 部分的函数技术中指出的限制。特别在 Python 中不能避免表示函数表达式的名称的重新绑定。在 FP 中，名称通常被理解为较长表达式的缩写，但这一说法暗示着“同一表达式总是求出相同的值”。如果标记的名称重新被绑定，这一暗示便不成立。例如，让我们定义一些在函数编程中要用到的快捷表达式，比如：清单 1. 以下 Python FP 部分的重新绑定要造成故障>&g
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2024-09-04 20:34:55
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简单演示import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值
plt.plot(x, y)
# 必要方法，用于将设置好的figure对象显示出来
plt.show
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2024-10-31 11:07:01
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# Python的Plot函数及其作用
在数据分析和科学计算中，数据的可视化是一个非凡的部分。数据可视化可以让我们直观地理解数据之间的关系，并揭示潜在的趋势和模式。Python是一个广泛使用的数据分析语言，其中最受欢迎的可视化库之一是Matplotlib。而在Matplotlib中，`plot`函数是最基础且常用的函数之一。本文将深入探讨`plot`函数的作用及其基本使用方法。
## Plot
原创
2024-10-08 06:17:39
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# 如何在Python中绘制多个函数
在数据可视化中，绘制多个函数是在同一张图中展示多条曲线的常见需求。这不仅可以帮助你对比不同函数的形状与变化趋势，还能让你更直观地理解各个函数之间的关系。本文将分步骤教你如何使用Python中的`matplotlib`库绘制多个函数，并附上详细的代码和注释。
## 整体流程
为了让你清晰理解如何实现这个目标，我们将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤
