这篇文章不是Turtle的入门篇，所以关于基本的画笔使用小胖不在这篇里赘述了。有兴趣的可以后台留言，我会根据你们的反馈来写一篇或者一个系列。先来看一个效果图：用过Turtle的都知道，画笔是需要抬手和落笔的。这一点一定要理解，因为计算机是很死板的，你的每一个动作都必须告诉他，包括GC。所以你的画笔一旦落下，经过的每一处都会留下字迹。如果希望隔开一段距离就需要经过「抬笔」->「移动画笔」-&g
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2023-12-22 20:20:19
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# 球状检验在Python中的实现
球状检验（Sphere Test）是一种常用于数据分析和模式识别的方法，它可以帮助开发者确认数据的分布状态。本文将指导你实现该检验，并分步展示如何使用Python编写代码。
## 流程概述
以下是实现球状检验的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-10-24 05:07:00
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对于现在的微服务架构的应用来说，对大量并发的及时响应是一项制胜能力。据用户行为分析平台统计，随行付的某一款APP产品每日请求就达到上千万次用户请求、加解密服务3000万次/日等等。这些微服务每时每刻在处理如此高强度的请求，对数据层的应对能力要求极高。如果我们把对速度的需求放在复杂的分布式数据架构背景下，是很难想象如何让应用应对如此巨大的数据访问量的。但很幸运，我们有方法做到。即立方体模型。
原标题：用Python把图做的好看点：用Matplotlib画个好看的气泡图此文于2019-01-06发表在EasyCharts-知乎专栏：Python数据分析与可视化https://zhuanlan.zhihu.com/EasyCharts-Python这系列文章就是下面这位身高180、帅气的小哥哥撰写，人长得好看，画的图也好看！我们继续来把简单的图形丢到极坐标，这次是气泡图和柱状图，临摹的对象
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2024-03-12 20:14:48
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雷达图/蜘蛛图/星图雷达图（Radar Chart） 是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图可以直观地对多维数据集目标对象的性能、优势及关键特征进行展示，如下图： 下面介绍总结几种MATL
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2023-08-28 23:02:04
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1、环境代码运行环境：python3.7相关的库：pyecharts 1.7.1代码编辑器：visual studio code2、目的通过使用pyecharts库，来绘制全国各省985高校的数量分布图，用这个来练习pyecharts库绘制地图。3、相关说明（1）pyecharts库简介官方文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro图库样本：http:/
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2024-03-16 11:08:46
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ww1. pyplot 动态效果如果想得到动态绘制效果，可以使用 plt.pause(k) 每绘制一次就暂停 kms 实现动态效果：plt.figure()
for i in range(N):
# 放绘图代码 draw
plt.pause(0.2) # delay
plt.show()比如下面的感知机： 2. 将绘图结果导出为 GIF有时候我们并不满足于此，我们可能想得到 gif 动态图，一
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2023-06-29 20:59:01
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add_subplot,subplots 和subplot一、利用matplotlib.pyplot快速画图(subplot)直接画图，一个子图一个子图的画 二、面向对象画图1.add_subplot：一次创建一个axFigure 图 Axes 坐标轴(实际
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2023-07-03 04:28:11
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原标题：从零开始学Python--matplotlib(饼图)前言在从零开始学Python系列10中,我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。pie函数参数解读 plt.pie(x, explode= None, label
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2023-05-26 16:06:05
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文章目录matplotlib概述matplotlib基本功能matplotlib基本功能详解基本绘图绘图核心API线型、线宽和颜色设置坐标轴范围设置坐标刻度设置坐标轴图例特殊点备注图形对象（图形窗口）子图刻度定位器刻度网格线半对数坐标散点图填充条形图（柱状图）饼图等高线图热成像图3D图像绘制简单动画附件 matplotlib概述matplotlib是python的一个绘图库。使用它可以很方便的绘
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2024-06-14 20:32:05
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饼图常用于统计学模块，画饼图用到的方法为：pie( )一、pie()函数用来绘制饼图pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedg
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2023-06-19 13:36:00
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目录 Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图1.基本图表绘制 plt.plot()ts.plot() 由Series直接生成图表 Dataframe直接生成图表 df.plot( )2.柱状图、堆叠图、面积图、填图柱状图、堆叠图柱状图 plt.bar() --第二种绘制方法外嵌图表p
## Python绘制关系图的实现方法
### 1. 概述
在Python中，可以使用多种方法来绘制关系图，如使用第三方库matplotlib、networkx等。本文将以matplotlib为例，介绍如何使用Python绘制关系图。
### 2. 绘制关系图的流程
下面是绘制关系图的流程，可以用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导
原创
2023-11-07 11:03:50
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# 使用Python绘制奖励图
在数据可视化的领域，奖励图（Reward Chart）是一种非常有效的工具，可以帮助我们归纳和分析数据。奖励图常用于显示时间序列数据中的奖励、目标达成情况或其他与进度相关的信息。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python绘制奖励图，并提供代码示例以便于读者理解。
## 什么是奖励图？
奖励图，顾名思义，是一种展示某个目标、奖励或进度的图表。它能够帮助我们直观
# Python绘制概率图的简单指南
在数据科学和统计分析中，概率密度图（Probability Density Function, PDF）是非常重要的工具。它能够帮助我们可视化随机变量的分布情况。Python作为一种开源的编程语言，其丰富的库使得绘制概率图变得非常简单。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python绘制概率图，包括一些基本的概念，以及示例代码。
## 概率分布及其重要性
概
标题：Python绘制Lasso图-详细教程
## 引言
在数据分析和机器学习领域，Lasso图是一种常见的可视化工具，用于展示线性回归中的特征选择。本文将介绍如何使用Python绘制Lasso图。
## 实现流程
下面是绘制Lasso图的整个流程，具体步骤如下：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|导入所需库|
|2|加载数据|
|3|数据预处理|
|4|创建Lasso模型|
|5|
原创
2024-01-31 07:39:35
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通过Python绘制Excel图
在现代数据分析和报告中，Python已成为一种不可或缺的工具。尤其是在处理Excel文件时，能够利用Python绘制丰富的图表，为数据展示增色不少。接下来，我会详细介绍如何使用Python绘制Excel图的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
首先，我们需要为项目准备一个合适的技术栈。Python有许多库可
# Python绘制碎石图的指南
碎石图（或称为散点图）是一种通用的数据可视化方式，经常用于展示不同类别的数据点在某一坐标系中的分布情况。在此篇文章中，我将带领一位入门者逐步实现如何用Python绘制碎石图的全过程。我们将使用Matplotlib这个强大的库来实现这一目标。
## 整体流程
在实际操作之前，我们需要明确整个实现过程。如下表所示：
| 步骤 | 任务 |
# 使用 Python 绘制手肘图的科学解读
在数据分析和机器学习中，正在逐渐被广泛认同的一个步骤就是选择合适的聚类数量。手肘法则（Elbow Method）是一个直观且有效的选择聚类数的方法。通过将不同聚类数对应的误差平方和（SSE）绘制成图形，用户能直观地找到一个“肘”点，即聚类数的最佳选择。本文将带你了解如何使用 Python 绘制手肘图，并通过实例讲解如何实现该过程。
## 什么是手肘
# 如何绘制MFCC图：Python实现
## 引言
在语音处理中，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。MFCC图可以用于语音识别、说话人识别等应用领域。本文将指导你如何使用Python绘制MFCC图。
## 整体流程
以下是绘制MFCC图的整体流程：
```mermaid
journey
title 绘制MFCC图流程
section 准备数据
原创
2023-08-17 05:06:56
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