这是菜鸟学Python的第102篇原创文章阅读本文大概需要3分钟前面写一篇关于数据可视化的入门开篇，简单的介绍了一下Matplotlib的使用(小白开始学Python最著名的绘图库),今天我们进一步来探索一下Matplotlib到底能画哪些图，怎么画呢，其实常见的图形大概6-7种，数据可视化其实除了工具之外，还要思考如何展现，就像画画一下.形固然重要，神更重要.后面我们会详细一一介绍，今天我们先从
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2024-08-15 15:47:36
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# 用Python绘制伞：趣味编程入门
Python是一种易于学习的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、网站开发等领域。在编程的过程中，我们可以通过一些简单的绘图来学习编程的基本概念。今天，我们将一起学习如何用Python绘制一把伞，顺便了解一些基本的Python图形库。
## 准备工作
首先，确保你已经安装了Python和`matplotlib`库。`matplotlib`是一个强大的
在平常运维工作中，难免会有一些修改服务配置文件的操作，为了安全和可以回滚起见，我们习惯性的会将源配置文件做一个拷贝，这样以来即便配置文件参数被修改错了也没事，可以快速从备份的副本还原回来。同样，在 Python 中如果涉及到数据传递，在传递过程中就有可能会发生数据被修改的问题，为了防止数据被修改，就需要生成一个副本，这就产生了拷贝对象在 Python 中，一切皆对象。任何数据类型、函数、模块在 P
ifrain = input('请问今天有没有下雨：')
if rain == '有':
print('撑伞出门')
print('买一包洋芋片')
print('在家看电影')这个if的结构 是所有程式语言裡面都有的东西 然后它是最根本 最扎根 最基础 最开始要学的好那我直接来写程式码 我写一个input 就是让使用者输入东西那input的括号裡面 我们要问一个问题 一个字串 我问请问今天
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2023-10-17 21:16:45
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文章目录摘要numpy的ndarray数据结构的索引与赋值创建空白画布初始化白色的画布初始化彩色的画布利用cv2的内置方法merge与split 利用numpy内置的索引综合实验-初始化背景「❤️ 感谢大家」摘要在这篇文章中将给大家讲解如何分别用numpy的方法，与numpy与cv2结合的方法创建空白画布，创建白色画布，与创建彩色画布。在讲解过程中还会介绍cv2进行通道分割cv2.split与通道
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2024-07-25 11:07:30
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彩虹小伞效果图如下： 代码如下：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>
原创
2022-11-07 18:21:44
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Matplotlib__Part02 基本图表绘制绘制基本的图表1.创建方式1.1Series创建1.2DataFrame创建2.柱状图，堆叠图2.1柱状图2.1.1 创建柱状图2.1.2 柱状图添加text文本2.2 堆叠图3.面积图、填图、饼图3.1 面积图3.2 填图3.3 饼图4.直方图4.1直方图+密度图4.2面积到相加为1的直方图4.3 堆叠直方图5.散点图、矩阵散点图5.1 散点图
下雨天纵使少了什么也是少不了一把伞的，即使是几千年前，也不管细雨霏霏，大雨倾盆。愿意沐浴风雨中，享受这样惠泽的人总是少的。从“孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪”，“十里一长亭，五里一短亭”，到现在花花绿绿，大大小小的精致伞中，从“簦”到“伞”，可以细细品味它成长的轨迹了。
古人是很重视分离与重逢的。渭城的朝雨已经不知经过了天上天下多少次的轮回，雪上的马蹄印也被一次次的填抹，仅剩后来人的凭吊以及他们的声
原创
2010-01-23 09:43:05
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使用python生成随机图片验证码,需要使用pillow模块1.安装pillow模块pip install pillow2.pillow模块的基本使用1.创建图片
from PIL import Image
#定义使用Image类实例化一个长为400px,宽为400px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片
img1=Image.new(mode="RGB",size=(400,400
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2024-04-01 06:53:58
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四十岁那年，林薇在雨夜里弄丢了一把伞。那是加班到凌晨的深秋，她站在写字楼门口，看着雨水顺着玻璃幕墙蜿蜒而下，像极了她眼角新添的细纹。手机屏幕亮起，母亲发来语音：“你爸的体检报告出来了，有个指标不太好。”对话框往下滑，是女儿班主任的消息：“乐乐这次数学又退步了。”而十分钟前，丈夫发来的“今晚有应酬”后面，还跟着一个她已读未回的表情包。她摸了摸包侧空荡荡的伞扣，忽然想起二十岁的自己——那时淋雨是浪漫，
在这篇博文中，我们将深入探讨“python画有颜色线函数”的实现方案。从备份策略、恢复流程、灾难场景，到工具链集成、监控告警和扩展阅读，每个环节都至关重要，将详细展示如何使用Python来实现画有颜色的线条，同时确保我们的代码和数据安全。
### 备份策略
为了确保我们的代码及相关数据的安全，我们制定了以下备份策略。
首先，构建思维导图，有助于理解整个备份系统的流程及其组成部分：
```m
# Python画圆并设置颜色
## 概述
在本文中，我将教给你如何使用Python绘制一个圆，并设置圆的颜色。这将帮助你了解基本的绘图概念和Python编程技巧。
## 整体流程
下面是实现这个任务的整体流程。你可以使用下面的表格来了解每个步骤所需做的事情。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入绘图库]
B --> C[创建画布]
原创
2023-12-11 13:56:02
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# 使用Python绘制渐变色散点图
在数据可视化领域，散点图是一种非常重要的工具，它能够展示不同变量之间的关系。通过颜色和大小的变化，可以更好地表征数据的特征。本文将介绍如何在Python中使用Matplotlib绘制散点图，并实现颜色渐变的效果。
## 1. 散点图的基础知识
散点图主要用于显示两个变量之间的关系。每一个点的坐标表示这两个变量的值，而通过点的颜色或形状可以传达更多信息。
# Python画插值图中的cmap颜色
在数据可视化中，插值图是常用的一种方式，尤其是在处理科学计算、气象数据、地理信息系统等领域。插值图通过将已知数据点之间的关系进行推测，从而生成更加平滑的曲线或表面。本文将介绍如何使用Python的`matplotlib`库来绘制插值图，并讨论`cmap`（颜色映射）的使用。
## 什么是插值图？
插值是一种数学方法，用于在已知点之间估计未知值。插值图
## Python画数据图背景分割的颜色
数据图是数据可视化的重要工具，能够帮助我们更好地理解数据和发现潜在的趋势和模式。在绘制数据图时，常常需要将图表的背景分割为不同的区域，以便更清晰地展示数据。
在Python中，我们可以使用一些库来绘制数据图，如`matplotlib`和`seaborn`。这些库提供了丰富的功能和灵活的选项，可以帮助我们绘制出各种各样的数据图。
### 绘制数据图背景
原创
2023-07-18 13:59:23
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# Python画Parallel Coordinates的颜色设定
## 引言
在数据可视化中，平行坐标图（Parallel Coordinates）是一种常用的多维数据可视化方法。这种图形可以清晰地显示每个样本在多维空间中的分布情况，尤其在数据分析和机器学习领域非常有用。在平行坐标图中，样本的每个特征通过连接线进行连接，形成一组线条。在进行可视化时，颜色的运用能更加直观地反映数据的分布特征，
原创
2024-08-03 07:15:53
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# 使用Python绘制直方图并设置边颜色
在数据可视化领域，直方图是一种重要的图表类型，它能够直观地展示数据分布的情况。有时候，除了展示数据的内部结构，我们可能还希望对直方图的外观进行一些定制，比如设置边框的颜色。本文将通过Python的`matplotlib`库进行直方图的绘制，并介绍如何设置边颜色。此外，我们还将展示饼状图和序列图。
## 1. 环境准备
在本教程中，我们将使用Pyth
# Python画折线图颜色
## 介绍
折线图是一种常见的数据可视化方式，通过连接数据点的线条展示数据的变化趋势。在Python中，可以使用matplotlib库来画折线图，并且可以通过设置不同的颜色来突出不同的数据。本文将介绍如何使用matplotlib库画折线图，并展示不同的颜色设置。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了matplotlib库。如果尚未安装，可以使用以下命
原创
2023-07-31 10:18:29
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Python画柱状图颜色轮流切换
## 简介
本文将教会你如何使用Python画柱状图，并实现颜色轮流切换的效果。我们将通过以下步骤来完成任务：
1. 导入必要的库
2. 准备数据
3. 创建画布和子图
4. 绘制柱状图
5. 设置颜色轮流切换
6. 显示图形
下面我们将一步一步来实现这些操作。
## 导入必要的库
首先，我们需要导入matplotlib库来绘制图形。可以使用以下代码导入：
原创
2024-01-20 05:48:54
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Seaborn简介seaborn同matplotlib一样，也是Python进行数据可视化分析的重要第三方包。但seaborn是在 matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使得作图更加容易，图形更加漂亮。seaborn并不能替代matplotlib。虽然seaborn可以满足大部分情况下的数据分析需求，但是针对一些特殊情况，还是需要用到matplotlib的。换句话说，matplot
