说到Python制图就不得不提matplotlib这个最为常用的库，matplotlib库作为Python经典的二维绘图库，在Python的数据可视化方面是最为常用的，今天呢，咱们接着上次和大家所探讨的绘制图表的内容继续和大家聊聊关于绘制其他图形的方法哦！好啦，那就开始吧！首先，聊聊在Python中调用matplotlib库的step()函数绘制阶梯图哦对于阶梯图就不用解释了，大家应该都非常清楚，
转载
2023-08-03 21:52:23
65阅读
在pycharm中显示python画的图方法问题描述在电脑中重新安装Anaconda3＆PyCharm后，运行原来的程序画图时出现了下图界面。不能弹出如下图所示的“figure”窗口。解决方法：这是因为PyCharm在Sciview中开放它。具体操作步骤如下所示：1、“File—>Settings”，打开Settings窗口。2、找到“Python Scientific”，去除右边候选框中的
转载
2024-01-25 14:54:38
685阅读
本文总结几个本人常用的作图方法。 数据是numpy形式，用matplotlib.pyplot作图。导入方式如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt下面开始总结作图方法： 一、已知一堆点，画散点图或折线图 设已知数据为：a = [1,2,3,6,5,10] 画折线图：a = np.array([1,2,3,6,5,10])
plt.
转载
2023-09-26 12:38:03
131阅读
网上有这样一张图片，信息量很大，通常会被配上标题“一张图让你学会Python”：这张图流传甚广，但我没有找到明确的出处，图片上附带了 UliPad 的作者 Limodou 的信息，很有可能是原作者。如有知情者可留言告诉我。其实，说看了这张图就能学会 Python 显然过于“标题党”，如果你有类似的速成想法也请尽早摒弃。但这张图的价值在于，用一段简单的代码，将 Python 的许多基础知识点都涵盖在
转载
2024-08-11 07:34:39
12阅读
白天停电停网了一天后，又遇到一些事情心情难过，白天看到一些有趣的图像，是用python的turtle库画图。晚上来电了后，也不想学习了，就看网上一些教程学习画图。1. 飞机import turtle
#太阳
turtle.color('red')
turtle.penup()
turtle.goto(250,200)
turtle.pendown()
turtle.begin_fill()
tur
转载
2023-06-14 18:41:29
180阅读
这是机器未来的第57篇文章《Python数据科学快速入门系列》快速导航：【Python数据科学快速入门系列 | 01】Numpy初窥——基础概念【Python数据科学快速入门系列 | 02】创建ndarray对象的十多种方法【Python数据科学快速入门系列 | 03】玩转数据摘取：Numpy的索引与切片【Python数据科学快速入门系列 | 04】Numpy四则运算、矩阵运算和广播机制的爱恨情仇
转载
2023-11-17 20:26:56
61阅读
# 如何解决Python生成的频谱图翻转问题
在信号处理、音频分析或图像处理等领域，频谱图是用来表示信号频率成分的一种有效工具。然而，在使用Python库（如Matplotlib、NumPy等）生成频谱图的过程中，初学者往往会遇到频谱图“反了”的问题。这篇文章将详细探讨这个问题的原因，并提供解决方案和示例代码，以帮助大家更好地理解和使用频谱图。
## 频谱图的基础知识
频谱图是一种可视化工具
## Python绘图的问题及解决方法
Python作为一种简单易学的编程语言，被广泛应用于数据分析和可视化领域。然而，有时候我们在使用Python进行绘图时会遇到图像不清晰的问题。本文将为您解释这个问题的原因，并提供一些解决方法。
### 问题的原因
Python的绘图库通常会生成矢量图形，这意味着图形由数学公式表示，而不是像素点的集合。矢量图形具有无限的分辨率，可以在任何尺寸下缩放而不会
原创
2023-08-11 14:49:11
948阅读
# Python 做图包的探索之旅
在数据科学和可视化领域，Python 提供了众多强大的图形库，使得数据分析和可视化变得更加便捷。在这篇文章中，我们将介绍一些常用的 Python 做图包，包括 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly，并附带简单的示例代码，帮助读者快速上手这些工具。
## Matplotlib
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一。它
# 使用Python创建叠加图的教程
在数据分析和可视化的过程中，叠加图是一种非常实用的工具，可以帮助我们更好地理解不同数据的关系与变化趋势。在本文中，我将逐步引导你通过Python创建一个叠加图的过程。
## 一、流程概述
在开始动手之前，我们先来了解一下整个流程。下面是实现叠加图的步骤概述：
| 步骤 | 任务 |
| --
曼哈顿MST的学习笔记这几天一直在验wsydalao的题，需要用到曼哈顿MST，于是赶紧补一下功课。定义曼哈顿距离：平面上两点\((x_1,y_1)\)和\((x_2,y_2)\)之间的曼哈顿距离为：\(|x_1-x_2|+|y_1-y_2|\)（为了方便我们之后简称为\(dis\)）曼哈顿MST：平面上若干个点，他们两两之间存在一条权为其\(dis\)的边，求这个图的最小生成树朴素做法考虑两两之
转载
2024-09-29 23:20:11
53阅读
# Python布局图的创建与实现
随着数据可视化的重要性日益增加，开发者们愈发关注如何使用Python进行各种布局图的创建。本文将探讨Python中布局图的基本概念，并提供一些具体的代码示例，涵盖饼状图与类图的实现。
## 1. 什么是布局图？
布局图是一种用于展示数据关系的图形结构，能有效地传达信息。通过合理安排和展示数据，布局图帮助人们更容易理解数据之间的联系。在Python中，常用的
原创
2024-10-24 05:12:13
24阅读
# 如何使用Python制作雷达图
## 简介
欢迎来到本教程，我将教你如何使用Python对数据制作雷达图。本教程适合已经有一定开发经验的人士，不过如果你是一个刚入行的小白也没有关系，只要跟着我的步骤一步步来，你也能轻松掌握制作雷达图的技巧。
### 步骤概述
首先我们来看一下整个制作雷达图的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2
原创
2024-05-29 04:46:06
67阅读
文章目录导入问卷项目区分度分析效度分析信度分析 导入问卷用问卷星制作并收集问卷。选择导入spss。注意：必须为量表格式。项目区分度分析方法： 首先将总分项进行排序，用计算器计算出前27%与后27%的人数，再建立分组变量。将高分组命名为1，低分组命名为2。（填充方法就是excel式填充） 选择如下的独立样本T检验。 分析选择的题项：分析方法如图。 去掉相关性较弱的题项。效度分析探索性因子分析为主。
转载
2023-12-10 08:45:13
223阅读
大家好，非常抱歉因为作者懒癌晚期好久没更新(也实在是没写什么值得分享的东西)，今天就来诈尸一下(●'◡'●)今天也没有表情包当引子了，因为做图真的好麻烦啊orz(你说你还能再再再再懒一点吗？？(可以！！o(*￣▽￣*)ブ ))好了废话不多说先看下效果思路很简单，总共分三步，第一步，打开冰箱门，啊不对。。第一步，爬网页第二步，存图片第三步，设壁纸嗯。。就是这么粗暴因为只是要个
转载
2023-06-16 09:24:43
89阅读
ggplot是基于R的ggplot2和Python的绘图系统。它的构建是为了用最少的代码快速绘制专业又美观的图表。 ggplot与python中的pandas有着共生关系。如果打算使用ggplot，最好将数据保存在DataFrames中。即若想使用ggplot，先将数据转化为dataframe形式，以下我们先来介绍下pandas读取数
转载
2023-06-26 16:25:52
127阅读
# 用 Python 创建森林图和甘特图
## 引言
在数据科学领域中，数据可视化是一个至关重要的环节。可视化不仅帮助我们更好地理解数据，还能使结果的解读变得更加直观。森林图（Forest plot）和甘特图（Gantt chart）是两种常用的可视化图表，它们各自适用于不同的数据展示需求。本文将介绍如何使用 Python 分别创建森林图和甘特图，并提供相应的代码示例。
## 森林图简介
copy()与deepcopy()之间的区分必须要涉及到python对于数据的存储方式。首先直接上结论：—–我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。 —–而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标
转载
2024-09-27 14:43:47
27阅读
PYTHON做图显示数字的描述
在数据可视化的过程中，Python提供了强大的工具和库，使得绘制各种图形变得简单明了。在现代数据分析中，将数字展示为可视化图形不仅可以提高信息的传达效果，而且能够引发更深层次的见解。本文将通过详细的步骤和示例来记录使用Python绘图显示数字的一系列过程和资源，涵盖从协议背景到多协议对比的方方面面。
### 协议背景
在数据可视化技术的发展历程中，Python
# Python将数组做图
## 引言
在数据分析和可视化领域，绘制图表是一项非常重要的任务。在Python中，有许多库可以用来绘制各种类型的图表，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。这些库提供了丰富的功能和灵活的选项，以满足不同类型的数据可视化需求。本文将重点介绍如何使用Python将数组做图，并通过代码示例演示如何使用Matplotlib库绘制常见的图表类型。
##
原创
2023-12-26 08:47:45
58阅读
