JupyterLab绘图 喜欢python的同学,可以到 https://v3u.cn/(刘悦的技术博客) 里面去看看,爬虫,数据库,flask,Django,机器学习,前端知识点,JavaScript,还有各种练习题,在里面可以自由提问.接触python时间不长,想扩展知识面,了解更多知识的朋友,欢迎你的加入 友情链接:   https://v3u.cn/ #需要导的包 from numpy import random import pandas as pd import numpy as n

假如你定义了一个位图类,里面包含位图头,位图信息头,调色板,位图数据.然后你按照位图的格式将位图文件读入你的类中,现在你知道了位图的全部信息了.主要信息包含在位图信息头里面,数据则在位图数据缓冲里面.现在的问题是,在Windows下面如何将一张位图画出来,而且现在是如何从数据缓存里面绘画出位图.  一般情况,我们都是直接绘制在dc里面,而不是绑定到子控件,让子控件自己绘画,比如picture控件之类的,我觉得提供绘制在dc里面的接口更具有广泛性. 现在我知道两种从内存数据绘制彩色位图的2种方法.

绘制力导向图的时候通常节点都是圆形,但也会遇到公司节点绘制成圆型,人绘制成方形的情况,那我们怎么依据数据绘制不同的形状. 你可能首先会想到,这很简单啊,是公司的时候append circle,是人的时候append rect.但是append并没有提供回调也就是说我们不能这样做. node.append((data)=>{ return data.type === 'person' ? 'rect' : 'circle'; }); 下面介绍两种方案: 第一种,先append一个g然后根据数据设置

Highcharts使用CSV格式数据绘制图表 CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值文本格式)是採用逗号切割的纯文本数据.通常情况下.每一个数据之间使用逗号切割,几个相关数据组成一行.多行数据组成一个CSV格式数据.因为其纯文本的特点,所以各类数据库都能够直接导出和导入CSV格式的数据.以下就是一个简单的CSV格式数据: 模拟考试,成绩 1,85 2,93 3,95 4,91 5,97 6,94 7,89 当中.第一列是x轴的值.以后的每一列都是一个数据列.从第一行的

需求描述: 在安装完成nagios之后,比如有监控磁盘负载信息的,连接数的,进程数的,可以通过安装nagiosgraph软件, 将nagios的性能数据绘制成图表,可以看到一段时间内数据的变化 环境说明: 操作系统版本:RedHat_6.6_x64 安装过程: 1.下载,上传nagiosgraph软件 下载地址: https://sourceforge.net/projects/nagiosgraph/files/ 软件版本:nagiosgraph-1.5.2.tar.gz [root@test

Highcharts使用表格数据绘制图表 在Highcharts中,同意用户使用网页中现有的表格数据作为数据来源,然后依据该数据来源绘制图表.对于一个典型的HTML表格.当中,第一列的数据会作为x轴刻度:而对于第二列.第三列.第四列的数据,每一列数据会作为一个数据列.在第一行中.从第二个数据開始作为每一个数据列的名字.因为下图中仅仅包括两列,所以第一列作为x轴的值:第二列作为一个数据列,而且数据列的名字为"成绩". 生成的图表例如以下: 使用表格数据绘制图表 PS:该内容已经增加<

原文:WPF 自定义的图表(适用大量数据绘制)下 上一篇文章中讲了WPF中自定义绘制大量数据的图标,思路是先将其绘制在内存,然后一次性加载到界面,在后续的调试过程中,发现当数据量到达10W时,移动鼠标显示数据有明显的延迟.经过思考,我采用了以下两个办法解决这个问题: 1.将数据显示的文本与图表分离,作为一个单独的canvas,这样,显示文本数据的时候就不需要重画图表了 2.计算鼠标移动速度,当移动速度过快时,不绘制文本,减少数据文本的绘制频率 3.使用START_INDEX 和 END_INDE

原文:WPF 自定义的图表(适用大量数据绘制) 在WPF中绘制图表比较简单,有很多的第三方控件,但是在绘制大量数据的时候,就显得有些吃力,即便是自己用StreamGeometry画也达不到理想的效果,要达到绘制大量数据而不会顿卡现象,只有一个途径,就是首先在内存中绘制好所有的图形,再一次性加载(或者说绘制)到界面控件Canvas或Grid中. 废话不多说,直接看效果吧 选中放大效果 源代码: using System; using System.Collections.Generic; usin

站点数据绘制等值线需要首先将站点数据插值为格点数据,MeteoInfo中提供了反距离权法(IDW)和cressman两个方法,其中IDW方法可以有插值半径的选项.这里示例读取一个MICAPS第一类数据(地面全要素观测),获取6小时累积降水数据(Precipitation6h),然后用站点数据的griddata函数将站点数据插值为格点数据,再利用contourfm函数创建等值线填色图层(等值线间隔和颜色可以自定义).脚本程序(经纬度投影): #Set data folders basedir =

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

1. 简介 利用OpenCV读取图像,转换为灰度图像,绘制该灰度图像直方图.点击直方图,控制台输出该灰度级像素个数. 2. 原理 (1) 实现原理较为简单,主要利用了OpenCV读取图像,并转换为灰度图像: srcImg = imread(" ......"); // “....” 代表图像地址 if (srcImg.empty()) { return -; } imshow(WINDOW_SRCIMG, srcImg); Mat grayImg; cvtColor(srcImg, g

import xlrdimport matplotlib.pyplot as plt bok = xlrd.open_workbook(r'test.xls') sht = bok.sheets()[0] row1 = sht.row_values(0) X=sht.col_values(0 , start_rowx=0, end_rowx=None) Y=sht.col_values(1 , start_rowx=0, end_rowx=None) plt.plot(X,Y,"ro"

本文首发于”生信补给站“,https://mp.weixin.qq.com/s/yhMgkST-rVD6SaQS7R-eoA 桑基图(Sankey diagram),是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源.材料成分.金融等数据的可视化分析. 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”. 一 载入R包,数据 本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行

步骤:1)先获取区域(县.镇)json数据 :2)使用echarts 绘制地图: 先上一波效果图(昆明市东川区) 一.获取区域json数据 1.下载工具"水经微图", 2.下载东川区,以及东川区各个镇的kml文件 选择影像--50M以下 注意:要下载,东川区,东川区下的每个镇: 3.打开网站(    http://geojson.io  ),合成地图生成json数据 点击open--file  打开从水径微图下载的文件,选择后缀名为.kml 的文件,从区到镇依次添加,不可以先添加镇 最

一个解析csv数据的小工具,所做项目中要查看脉冲图谱,经理就让我这个刚入职的小萌新写了个小程序.同事将csv格式的脉冲数据发给我,我的想法就是,将这些csv里的数据作为纵轴,x++为横轴,绘制出折线图,并将幅值整体偏低的脉冲加上个系数显示出来. 因为用到了QChart,所以在.pro文件中先加语句 QT += charts 在ui界面中,加入了一个 Widget控件显示折线图(chart_view),在控件lineedit显示打开文件的路径和文件名,控件textedit显示打开的csv文本里的数

这次是利用mui框架实现一个手机移动端的项目.基本的框架已经实现,主要来获取数据实现一个图表的展示. 首先引入插件:echarts.js <script src="../resources/js/echarts.js" type="text/javascript" charset="utf-8" ></script> 然后再html页面,给图表一个空间,以便放置图表: <div class="pie_men

, , , , ]; var circles = svg.selectAll("circle") .data(dataset) .enter() .append("circle"); circles.attr("cx", function(d, i) { ) + ; }) .attr() .attr("r", function(d) { return d; }); 根据dataset里面的数据设置svg circle的坐标以及

>> t=[:0.01:0.98]; >> y1 = sin(*pi**t); >> plot(t,y1); >> y2 = cos(*pi**t); >> plot(t,y2); >> plot(t,y1); >> hold on; %覆盖 >> plot(t,y2,'r'); %y2使用红色线条 加上横纵坐标值: >> xlabel('time') %坐标值 >> ylabel('v

一.Python通过pymysql包获取MySQL数据库中的数据(没有对应包的可以通过pip install pymysql 安装对应的包) import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 引入pymy

先上效果图吧(图中Tue表示周二): Pandas和matplotlib.dates都是使用matplotlib.units来定位刻度. matplotlib.dates可以方便的手动设置刻度,同时pandas似乎可以自动调整格式. 直接上代码吧: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 15 10:43:01 2015 @author: vgis """ import numpy as np