本文整理自知乎问答,仅用于学术分享,著作权归作者所有.如有侵权,请联系我删文处理.多多转发,多多学习! 方法一 强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib: python plotting .画出来的图真的是高端大气上档次,低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D,从标量到矢量的各种绘图.能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式.并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多,迁移的学习成本比较低.开源免费

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as np #bbb=[1 if (i <=0.5 or i >=1.5) else 0 for i in D def fun(x, y): value= x**2+y**2 return value fig1 = plt.figure()ax = Axes3D(fig1)X, Y = np.mgrid[-4:4:40j, -4:

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTIxNTA0MA==&mid=401383338&idx=1&sn=73009cce06d5865632eed7bccd98061c 有编程基础的人一看就可以了解 Python 的用法了.真正的 30 分钟上手. 国外一高手画的,现把它翻译成中文,入门超简单 python入门神图

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

怎样使用visio画数据库模型图     计算机专业的学生在做程序的需求分析文档或者毕业设计的时候,针对自己开发的系统,肯定少不了要画数据库的模型图.许多同学喜欢用word实现,当然,word可以满足这样的功能,但我们还有更好的选择,那就是同样属于office系列的visio专业画图工具,从美观性和方便性来说比word强大太多.下面就讲讲怎样使用visio画数据库模型图,以visio2003为例   工具 Mircrosoft Office Visio 2003 步骤 1 打开Visio 200

沉淀再出发:用python画各种图表 一.前言 最近需要用python来做一些统计和画图,因此做一些笔记. 二.python画各种图表 2.1.使用turtle来画图 import turtle as t #turtle库是python的内部库,直接import使用即可 import time def draw_diamond(turt): for i in range(1,3): turt.forward(100) #向前走100步 turt.right(45) #海龟头向右转45度 turt

在绘制化学图形的时候,很多的用户都会发现很多的图形都是三维的,这个时候就需要找一款能够绘制3D图形的化学绘图软件.ChemOffice 15.1是最新的化学绘图工具套件,总共有三个组件,其中ChemDraw 15.1 Pro和ChemOffice 15.1 Pro可以画3D图,因为这两个版本中均含有Chem 3D功能组件.下面本教程就来给大家分享一下用ChemDraw画3D图的方法? Chem 3D组件是ChemOffice的主要模块,用于分子的三维空间模型显示与构造,并可以结合分子力学(MM)

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 

MySQL Workbench 是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具.你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示,建立数据库文档,以及进行复杂的MySQL 迁移.这里介绍使用MySQL Workbench画E-R图. 方法/步骤 在开始菜单里找到软件,点击打开

用rose画UML图(用例图,活动图) 首先,安装rose2003,电脑从win8升到win10以后,发现win10并不支持rose2003的安装,换了rose2007以后,发现也不可以. 解决途径:在虚拟机中安装(我装的是win xp的系统,安装的是rose2003). 如果需要安装包,可以联系我.此外,还有Visio2013的安装包等.都有用过,不过还是觉得rose最好用了. 然后开始贴图吧!毕设做的电商购物系统的UML设计图.   用例图: 1.用户用例模型 2.系统管理员用例模型 3.订

相机拍的图,电脑上画的图,word里的文字,电脑屏幕,手机屏幕,相机屏幕显示大小一切的一切都搞明白了! 先说图片X×dpi=点数dotX是图片实际尺寸,简单点,我们只算图片的高吧,比如说拍了张图片144×144 72dpi,那么它的实际高就是144÷72=2吋dpi是每吋点数,在相机拍出一张图片之后它的dpi就确定了(右键属性摘要里就能看),比如最常见的72dpi,还说上面提到的144×144 72dpi的图片,72dpi的意思是说如果也按照72dpi打印图片的话打印出来还是高2吋(X)的可是我

虽然最后做成PPT里的图表会被要求用EXCEL画,但当我们只是在分析的过程中,想看看数据的走势,直接在SAS里画会比EXCEL画便捷的多. 修改起来也会更加的简单,,不用不断的修改程序然后刷新EXCEL里的透视表,,甚至有时还是需要重新插入图表等等麻烦的操作. 以下将介绍折线图(PROC GPLOT的用法): 先看代码: AXIS1 ORDER=(1990 TO 2012 BY 5) MINOR=(NUMBER=1);AXIS2 ORDER=(13000 TO 20000 BY 1000) MI

想要的效果 如上是silverlight版本.原理是设定一个调色板,为256的渐变色(存在一个png文件中,宽度为256,高度为1),然后针对要处理的距离矩阵图形,取图片中每个像素的Alpha值作为索引,对应到调色板的颜色.每个像素处理之后,则形成上面的热度图.该图主要表达了一个数据分布的密度. 网络上有一个Gildor.HeatmapDemos工程,我主要参考了SL版本.要注意elipseRadius,如果过小,即每个圆彼此不相交,则看不到热度效果,所以代码设置初始值为100.(上图的数值初始

国外某小哥制作的Python入门神图

python数据结构之图的实现,官方有一篇文章介绍,http://www.python.org/doc/essays/graphs.html 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B A -> C B -> C B -> D C -> D D -> C E -> F F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E':