亲爱的同学们，我们的世界是3D世界，我们的双眼能够观测三维信息，帮助我们感知距离，导航避障，从而翱翔于天地之间。而当今世界是智能化的世界，我们的科学家们探索各种机器智能技术，让机器能够拥有人类的三维感知能力，并希望在速度和精度上超越人类，比如自动驾驶导航中的定位导航，无人机的自动避障，测量仪中的三维扫描等，都是高智机器智能技术在3D视觉上的具体实现。立体视觉是三维重建领域的重要方向，它模拟人眼结构
由于毕设的需要，想江一些数据以图的方式展现出来，又不想用其他的工具，编程语言也越来越习惯用python，所以就查了下用python怎么画xy坐标轴图。需要安装第三方库matplotlib,在官网上下载后安装说要先安装numpy，装了Numpy之后又说某些依赖找不到=，=真是蛋疼，所以，如果你像我一样在ubuntu12.04下面，直接在ubuntu software center搜matplotli
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2023-06-11 13:25:00
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从一个坐标系的点变换到另一个坐标系的点，旋转矩阵的角度我们不能直接知道，但是可以通过两个坐标系之间的旋转来间接得到。 如： 世界坐标系有一个点P，我们要描述它，就得给他一个坐标系原点，如果他放在车身坐标系，坐标值为P1(2,-1,z)，怎么知道该点P1在另一个imu坐标系中的坐标值呢？这里说明一下，imu坐标系和车身坐标系原点重合，x轴和y轴方向不一样，z轴重合(方向都向上)。先说结论：
由于车身
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2024-07-02 22:43:46
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python matplotlib绘图——使横坐标轴显示指定内容在python 绘图的时候直接plot会出现横坐标轴显示为浮点数得情况。举个栗子：使用代码：import matplotlib.pyplot as plt
y = [7.1,7.2,7.3,7.4,7.5]
x = list(range(0,5))#自动生成0，1，2，3，4这几个数，并添加到list中
plt.plot(x,y)
p
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2023-06-19 14:17:07
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大家应该都知道坐标系分为四个象限（Quadrant） 其实这是一种很简单矩形距离算法，大概分为以下几个步骤： 1. 以其中一个矩形的的左下点为原点做一个2维坐标系，判断另外一个矩形的左下点在这个坐标系的哪个象限（其他点也可以，但是被比较的也得是相同的点）； 2. 根据所在不同的象限分别在矩形上取不同的一个点作为比较； 3. 对取到的两个点做向量的减法运算； 4. 通过判断的相减后的向量来的到两个矩
python -m pip install -U pip setuptoolspython -m pip install -U matplotlib 使用matplotlib绘图，会用到Numpy库，Numpy库主要用于科学计算。编写Python程序解决数学问题，sympy库、matplotlib库、Numpy库是必然要用到的，读者还需要掌握这些库的用法。
在操作系统的命令行窗口输入并执
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2023-08-24 15:20:01
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由于工作原因，需要画图表，但在图表的该度的取值上就出现了问题，但现在关于图表的控件已经很多了，那应该也有成熟的算法了，经过在网上努力寻找前人们是足迹，算给我找到了这编文章，问题总算解决了！！！---故记。(1)步长规范化是关键 一般地，我们在标定坐标轴时，给出的参数是：起点、终点和刻度数，因为我们程序设计人员对在一个多大的区域面积内绘制多少个刻度比较美观有直观感觉，相反，而对多大步长则印
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2023-08-23 22:15:43
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文章目录1. 主次坐标轴2. 翻转坐标轴 很多时候我们在进可视化的时候希望把两个不同量纲的数据绘在一张图中。比如我们希望在一张图中画出历年房子的成交量和价格变化趋势图，或者是降雨与水位的变化趋势图等。这些量纲不一样就需要用到主次坐标轴来实现。 1. 主次坐标轴import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams
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2023-07-04 22:43:09
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坐标轴表示在图像上就是两根带刻度的线，刻度需要比例尺来决定。
比例尺是d3中设置的。
var xScale= d3.scale.linear()
.domain([0, 10])
.range([0, 100]);domain是显示刻度
range是实际占用像素。注意range不只可以用实际像素，还可以用颜色，不过和坐标轴就没关系了。特别注意，y轴是从
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2024-04-21 22:43:08
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背景 画柱状图的时候，横坐标时用的中文字符，然后就发现设置的坐标轴标签（也是中文）离得太近，挤到一起，不好看plt.xlabel("特征")解决办法 通过查函数原型及参数 matplotlib.pyplot.xlabel(xlabel, fontdict=None
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2023-06-07 11:48:37
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# Python 移动坐标轴但固定坐标轴标签的技巧
在数据可视化中，坐标轴和标签的设计对图表的表达和可读性有着重要影响。Python中的Matplotlib库是最受欢迎的绘图工具之一，但在某些情况下，我们希望移动坐标轴的位置而保持坐标轴的标签不变。本文将详细介绍如何实现这一目标，并展示一些实际应用的代码示例。
## 为什么要移动坐标轴？
在数据可视化中，坐标轴的位置会影响读者的解读方式。比如
原创
2024-10-09 06:51:49
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一、添加各类标签 pyplot模块中提供了为图形添加标签的函数。 图表正确显示中文 如果要设置的图表标题中含有中文字符，则会变成方格子而无法正确显示，在python脚本中动态设置matplotlibrc，这样就可以避免由于更改配置文件
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2023-06-19 14:17:17
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直接上代码了：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-5,5,10)
y=2*x+1
plt.figure()#创建图
plt.plot(x,y)
plt.xlim((-5,5))#设置x轴范围
plt.ylim((-5,5))#设置y轴范围
plt.xticks([1,2,3,4,5,6],['a','b
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2023-06-29 20:48:17
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学习https://matplotlib.org/gallery/index.html 记录，描述不一定准确，具体请参考官网Matplotlib使用总结图 import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']
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2023-07-23 16:03:21
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利用matplotlib设置坐标轴主刻度和次刻度。（1）只显示次刻度标签位置，没有标签文本from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
xmajorLocator = MultipleLocator(a) #将x主刻度标签设置为a的倍数
xmajorFormatter = FormatStrFormatter
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2023-06-20 14:29:37
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文章目录对数坐标系自定义映射对数图表重置刻度 matplotlib支持重设坐标轴刻度，包括刻度值的重新映射和刻度标签的重新映射。前者可以调整坐标刻度的缩放比例，后者可以更改显示文字，以增强图像的表现力。对数坐标系在实际绘图时，如果这两轴的数据变化速率相差过多，线性的坐标映射将无法展示图形变化的细节，就需要更改坐标系的数字映射逻辑，以获得更具细节的图像。在matplotlib绘图时，通过set_x
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2024-06-08 17:00:17
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文章已更新，详见新总结 以移动机器人导航为例，对移动机器人进行导航计算，首先要选定一个参考坐标系，才能知晓移动机器人的地理位置及其航向与水平姿态。因此，在讨论移动机器人相对于地面运动状态，确定其位置信息时，首先必须建立相对应的参考坐标系。 描述移动机器人相对运动时有五种常用的坐标系，分别是地心惯性坐标系(i系)、地球坐标系(e系)、地理坐标系(t系)、载体坐标系(b系)和导航坐标系(n系)，如图1
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2024-05-11 21:56:49
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Python设置坐标轴颜色 python设置坐标轴名称
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2023-05-24 00:31:10
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echsrts坐标轴常用的配置参数简单使用：刻度线和标签对齐：xAxis: [{
boundaryGap : true,
axisTick: {
//类目轴中在 boundaryGap 为 true 的时候有效，可以保证刻度线和标签对齐
alignWithLabel: true,
}
}],坐标轴设置成整数显示： 在创建图表时，y轴数据默认是有小数点的，
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2024-01-03 21:23:07
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坐标轴：
原创
2022-02-10 14:50:17
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