1、概述地形特征线是地貌图形的“骨架”,山脊线和山谷线作为非常重要的地形特征线,在制图综合、水文分析、地形重建、等高线自动综合等方面具有重要的意义,之前有介绍如何使用ArcGIS生成山脊线,这里接着讲解一下如何使用ArcGIS生成山谷线。2、数据来源本教程所使用的数据是从水经微图中下载的DEM数据,除了DEM数据,常见的GIS数据都可以从水经微图中下载。水经微图3、制作负地形同山脊线的制作一样,为
算法含义: 提取一个山脉的山峰,图像中就是在距离变换之后提取局部最亮的线 算法应用: 用作图像的断裂修补 方法: 1.直接用分水岭算法进行区域分割。 2.类似分水岭的算法,找山脊线。 分水岭算法:修补前景就等价于分割背景,一定要理解这句话的含义,我们把白色的直线当做前景修复对象,那么就等价于用白线
山峦(山脊线)图,英文名叫Ridge plot ,看上去真得很像山的脊背⛰,还有一个好听的名字Joy Plots,因为Joy Division?乐队在一张专辑封面上采用了这种图形。她是一种沿 x 轴绘制多个山峦状的曲线图形(统计上叫做概率密度或核密度分布曲线),其峰的高度代表概率,峰越高,代表该数值发生的次数最多。这种图可以用来比较一个变量(或多个)在不同组中的分布情况,比
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2023-10-19 13:35:32
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目录实验数据下载:https://pan.baidu.com/s/1jfTv5LXBDaabguJsPTFJEw 提取码:4g1bTask 1:利用Ex1中的数据,练习提取不同位置的地形剖面线;Task 2:利用Ex1中的数据,练习将DEM转化为TIN:Task3:利用Ex1中的数据,练习进行可视分析:Task4:利用Ex1中的数据,练习进行山脊、山谷线的提取:1.山脊线的提取2.山谷
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2023-12-08 16:49:49
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# Python画虚线图
作为一名经验丰富的开发者,我很愿意教会你如何使用Python来画虚线图。下面是一个整体的流程图,展示了实现这个任务的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 创建数据集 |
| 步骤3 | 创建图形窗口 |
| 步骤4 | 绘制实线 |
| 步骤5 | 绘制虚线 |
| 步骤6 | 显示图形 |
现
原创
2023-07-27 07:32:50
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# Python画列线图
在数据分析和数据可视化中,列线图是一种常用的图表类型,它可以直观地展示数据的变化趋势和比较不同数据之间的差异。Python作为一种强大的编程语言,具有丰富的数据分析和可视化库,可以帮助我们轻松地绘制列线图。
本文将介绍如何使用Python绘制列线图,并通过代码示例演示具体实现步骤。
## 准备数据
在绘制列线图之前,我们首先需要准备好要展示的数据。本文以某个电商平
原创
2024-01-30 09:58:15
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一、箱线图介绍假设一组数据有n个数,将它们从小到大排列,分为四等分。位于第25%(n+1)位置的数字是第一四分位数Q1。位于第50%(n+1)位置的数字是第二四分位数Q2,也是中位数。位于第75%(n+1)位置的数字是第三四分位数Q3。第三四分位数与第一四分位数的差值称为四分位距IQR,IQR=Q3-Q1。在箱线图中,箱子的中间有一条线,代表了数据的中位数。箱子的上底是第三四分位数Q3,下底是第一
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2023-08-11 17:09:14
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# 使用Python绘制日均线图
在数据分析和可视化中,日均线图是一种常用的图表,用于显示时间序列数据的趋势。本文将介绍如何用Python绘制日均线图,从而更好地理解数据的变化趋势。
## 什么是日均线图?
日均线图通常用于展示每日数据的平均值变化,帮助我们直观地观察到数据的长期趋势与短期波动。它尤其在金融市场中广泛应用,比如股市的价格走势分析。
## 如何绘制日均线图?
绘制日均线图的
纯色山脊图模板模板代码:function ridgeMapTMPL1
% @author: slandarer
% 在这里放入你的数据=======================================================
X1=normrnd(2,2,1,1000);
X2=[normrnd(4,4,1,1000),normrnd(5,2,1,200)];
X3=[nor
# Python山脊图:优雅的可视化工具
,它是一种用于展示多个分布的可视化方法。本文将介绍Python山脊图的原理、用途和如何使用Python进行创建。
## 原理与用途
Python山脊图是一种以密度曲线为基础的可视化方法,用于
原创
2023-09-16 08:32:42
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## 如何使用Python绘制箱线图:开发者指南
在数据分析和可视化的工作中,箱线图(Box Plot)是一种非常有用的工具,可以用来展示数据集的分布情况、中心趋势以及异常值。本文将带你一步一步实现箱线图的绘制过程,并通过代码示例和详细注释进行说明。
### 整体流程概述
为了让小白更好地理解整个过程,我们将箱线图的绘制步骤整理成一个表格,帮助你理清每一部分的内容及其重要性。
| 步骤 |
原创
2024-08-30 05:47:19
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文章目录1 绘制简单的折线图1.1 修改标签文字和线条粗细1.2 校正图形1.3 使用scatter()绘制散点图并设置其样式1.4 使用scatter()绘制一系列点1.5 自动计算数据1.6 删除数据点的轮廓1.7 自定义颜色1.8 使用颜色映射1.9 自动保存图表2 练习 1 绘制简单的折线图下面使用matplotlib绘制一个简单的折线图,并对其进行定制,以实现信息更丰富的数据可视化使用
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2023-08-30 19:56:51
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matplotlib是python的一个模块,用于绘制各种图形,今天介绍一下折线图的绘制。 先举一个简单的例子:from matplotlib import pyplot as plt
x=range(4,26,2)
y=[32,43,21,54,32,3,21,32,21,32,43]
plt.plot(x,y)
plt.show()以上几行代码就可以绘制一个简单的折线图了,其中x和y就构成了若
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2023-08-09 16:25:59
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前言这几天在搞论文图,唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑,最后把自己丑哭了……到了画折线图分析的时候,在想用哪些工具的时候。首先否决了excel,读书人的事,怎么能用excel画论文的图呢?然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件作图无疑是一个非常好的选择,他们都有一个共同的特点,就是图片都是用代码生成的。但是学习成本太高啦。为了画一个破图,折腾
概述本方法的目标位快速,自动,准确地提取DEM格式图像中山脊线(或山谷线),其在水文地质工程应用方面有着特殊的意义。算法基本处理流程为:构建基于原始DEM图像的图G;对G中各边V赋予权值;按一定规则去除图G中环形连接边;对步骤三进行后处理,包括末端缩减,线段平滑等; 2 图的构建图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色,它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。很多问题都可以转化为图论问
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2024-01-20 09:32:18
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# Python matplotlib画K线图科普
## 引言
K线图是一种用于展示金融市场价格波动的图表形式。它可以显示一段时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制K线图,它提供了很多功能强大的函数和方法来满足不同的需求。
在本篇科普文章中,我们将介绍如何使用Python的matplotlib库绘制K线图,并提供一些代码示例来帮助读
原创
2023-11-03 06:10:28
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# 使用Python的Matplotlib绘制虚线图
虚线图在数据可视化中常用于突出显示趋势、边界或相关数据。Python的Matplotlib库提供了丰富的工具来绘制各种线型,包括虚线。本文将通过实例展示如何使用Matplotlib绘制虚线图,并提供必要的代码示例。
## Matplotlib简介
Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。它可以生成高质量的图形,支持多种输出
# Python 画折线图
折线图是一种常见的数据可视化图表,它通过连接数据点来显示数据的趋势和变化。在Python中,我们可以使用多种库来绘制折线图,包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
本文将介绍使用Matplotlib库来画折线图的基本步骤,并通过示例代码来演示如何使用Matplotlib绘制折线图。
## 1. 准备数据
在画折线图之前,我们首先需要准备数据。
原创
2023-09-11 05:23:52
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在数据分析和可视化中,箱线图是一个非常重要的工具,可以帮助我们理解数据的分布、离群点以及上下四分位数等重要信息。在使用Python绘制箱线图时,许多用户面临着实际操作中的困难,本文将对此问题进行详细解析,涉及背景、现象、根因、解决方案及后续优化。
### 问题背景
在数据分析的过程中,用户需要对数据进行初步探索和可视化。尤其是在处理大数据集时,能够快速生成清晰的可视化图表对数据理解至关重要。用
# 用Python绘制直线图
在数据可视化中,直线图是一种常见的图表类型,用于展示数据的变化趋势和关系。Python作为一种功能强大的编程语言,拥有丰富的可视化库,如Matplotlib和Seaborn,可以帮助我们轻松地绘制直线图。本文将介绍如何使用Python绘制直线图,并展示一些示例代码。
## Matplotlib库介绍
Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一,提供了
原创
2024-06-27 05:56:36
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