资源下载git clone https://github.com/YuanbaoQiang/LAMMPS_TOOLBOX.git所需数据格式坐标1,坐标2,对应的值,和之前我的二维温度云图实现差不多,只不过这次所有的数据都是python处理的,没用excel,没用origin而已。Coord1 Coord2 temp 1 39 34.4193 1 41 209.125 1 43 275.397 1
转载 2023-06-21 15:25:43
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# 如何用Python二维 ## 1. 整体流程 下面的表格展示了实现“Python二维”的整个流程: |步骤|代码|解释| |---|---|---| |1|导入绘图库|使用`import`语句导入绘图库| |2|创建画布|使用绘图库中的函数创建一个画布| |3|绘制|使用绘图库中的函数绘制二维| |4|显示画布|使用绘图库中的函数显示画布| 接下来,我将逐步解释每一步的具体
原创 2023-07-27 08:28:09
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# 使用Python中的Matplotlib绘制二维图 在数据可视化中,绘制二维图是一种常见的图形表示方式,可以帮助我们更直观地理解数据。本文将教你如何使用Python的Matplotlib库绘制一个简单的二维图。以下是我们实现的流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装Matplotlib库 | | 2 | 导入相关库 | | 3
原创 10月前
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# 项目方案:使用Python绘制二维图 ## 项目背景 在数据分析和科学研究中,二维图是一种常用的可视化工具。它通过在平面坐标系中标记数据点,提供了一种直观方式来查看和分析数据的分布及趋势。本项目旨在使用Python中常用的绘图库(如Matplotlib和Seaborn)绘制简单而美观的二维图,进而为后续分析和决策提供支持。 ## 项目目标 1. 理解二维图的基本概念及应用场景。
原创 9月前
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目录1 OpenCV中的2D直方图         2 Numpy中2D直方图        3 绘制2D直方图在前面的部分我们介绍了如何绘制一直方图,之所以称为一,是因为我们只考虑了图像的一个特征:灰度值。但是在 2D 直方图中我们就要考虑 两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要
来自维基百科我们的大脑通常最多能感知三空间,超过三就很难想象了。尽管是三,理解起来也很费劲,所以大多数情况下都使用二维平面。不过,我们仍然可以绘制出多维空间,今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三到六的图,看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集,该数据集包括 205 个样本和 26 个特征,从中选择 6 个特征来绘制图形:基础工作安装好 plotly
转载 2024-06-18 13:27:13
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目标在本章中,我们将学习如何寻找和绘制二维直方图。它对后面的章节会有帮助。绪论在第一篇文章中,我们计算并绘制了一直方图。它之所以被称为一,是因为我们只考虑了一个特征,即像素的灰度强度值。但在二维直方图中,你要考虑两个特征。通常情况下,它用于寻找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。已经有一个python样本(samples/python/color_histogram.py)用于
一、背景之前的Python学习教程有跟大家出过关于Python语法的文章,Python数据类型也有跟大家详细讲过,今天准备从通过这篇文章给自己进行一些总结,也给其他伙伴们一些参考。一起来学习Python数据类型啦! 、内容概要字符串(str)列表(list)元组(tup)字典(dict)数据操作三、字符串(str)Python中字符串操作基本和PHP类似,下面介绍一下Python中字
转载 2024-07-20 09:55:30
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目标在本章中,我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。介绍在第一篇文章中,我们计算并绘制了一直方图。 之所以称为一,是因为我们仅考虑一个特征,即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中,您要考虑两个特征。 通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)
Python 非常热门,但除非工作需要没有刻意去了解更多,直到有个函数图要绘制,想起了它。结果发现,完全用不着明白什么是编程,就可以使用它完成很多数学函数图的绘制。通过以下两个步骤,就可以进行数学函数的绘制了。两个步骤(1)安装 AnacondaAnaconda 包含了 Python 的运行环境、诸多科学计算库以及好些实用工具,安装它,有当前所需的一切。看它们的翻译,的确也是同类。直接运行安装即可
#%% md### 图片灰度处理#%% md三种方法#%%import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline#%%import numpy as np#%%j.shape#%%j = plt.imread('./jizhengen.png') plt.imshow(j)#%%# 彩色(ndarray3)变黑白(ndarray2)--->3
转载 2023-09-09 21:28:49
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    画图需要添加序列,添加序列有两种方式。1、右击控件选择Properties,在TeeChart Pro Editor选项卡中单击Edit Chart,就可以在打开的对话框中编辑TeeChart控件的属性,如下图。单击Add按钮,选择第一个Line类型作为示范,如何点击OK。如下图。添加完序列之后,接下来就要往序列中添加数据了。有三种方式添加数据:第一
转载 2023-11-24 02:14:01
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  哈哈,题目取得这么绕,其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法。已知矩阵四周的4,扩展成更大的矩阵,中间的元素值均匀插入,例如:  矩阵:1  23  4  扩展成3x3的:1  1.5  22  2.5  33  3.5  4  不说废话,直接上代码:# -*- coding: utf-8 -*- """
转载 2023-06-02 23:13:29
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本文介绍了python OpenCV学习笔记实现二维直方图,分享给大家,具体如下:官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d_histogram.html在前一篇文章中,我们计算并绘制了一的直方图。它被称为一,因为我们只考虑一个特性,即像素的灰度强度值。但是在二维直方图中,你可以考虑两个特征。通常它用于寻找颜色直方图,其
转载 2023-09-13 13:22:08
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# Python 二维Python 是一种非常流行的编程语言,它具有强大的数据处理和可视化能力。在数据分析和科学研究领域,我们经常需要使用图形来展示数据的分布、趋势和关系。本文将介绍如何使用 Python 绘制二维图,并以饼状图为例进行说明。 ## Matplotlib 库 在 Python 中,我们可以使用多种库来绘制图形,其中最常用的是 Matplotlib。Matplotlib
原创 2023-08-24 09:51:58
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### Python二维直方图的实现步骤 本文将教你如何使用Python来画一个二维直方图。在开始之前,确保你已经安装了Python和matplotlib库。 以下是整个实现的流程: 步骤 | 操作 ---|--- 1 | 导入所需的库 2 | 准备数据 3 | 创建直方图 4 | 设置图表样式和标签 5 | 显示图表 下面我们逐步进行讲解每一步需要做什么,以及需要使用的代码。 ###
原创 2023-09-29 04:54:26
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# Python二维曲线实现流程 ## 1. 引言 在本文中,我将向你介绍如何使用Python二维曲线。作为一名经验丰富的开发者,我将以简单明了的步骤和示例代码来指导你完成这个任务。 ## 2. 实现流程 下面是实现二维曲线的流程表格: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 导入所需库 | | 步骤2 | 创建画布和子图 | | 步骤3 | 准备数据 |
原创 2023-09-11 05:12:46
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参考自:《Machine Learning In Action》第章######################################################################程序流程:1.收集数据:提供文本文件2.准备数据:使用Python解析文本文件3.分析数据:使用Matplotlib二维扩散图4.测试算法:使用提供的部分数据作为测试样本。测试样本和非测试
转载 2023-12-13 16:30:24
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目标查找和绘制2D直方图。介绍在第一篇文章中,我们计算并绘制了一直方图。 之所以称为一,是因为我们仅考虑一个特征,即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中,您要考虑两个特征。 通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。 已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)用于查找颜色直方图。 我们将尝试了解如何创建这
# Python二维图教程 ## 整体流程 首先,我们需要安装matplotlib库,它是一个用于绘制图表的Python库。然后,我们通过一系列步骤来创建二维图。下面是整个过程的步骤表格: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 导入matplotlib库 | | 2 | 创建图表对象 | | 3 | 添加数据 | | 4 | 设置图表样式 | | 5 | 显示图表
原创 2024-03-14 04:59:53
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