当前位置：首页 > wzjs >正文

带导航栏的网站seo案例模板

wzjs 2025/8/6 3:56:08

带导航栏的网站,seo案例模板,wordpress關閉評論,百度网盘资源搜索入口目录基本使用解决中文乱码一个坐标系绘制多个图像多个坐标系绘制基本使用什么是Matplotlib 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)以渐进，交互式方式实现数据可视化为什么要学习matplotlib 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解…

基本使用

解决中文乱码

一个坐标系绘制多个图像

多个坐标系绘制

基本使用

什么是Matplotlib
- 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
- 以渐进，交互式方式实现数据可视化

为什么要学习matplotlib
- 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法
- 能将数据进行可视化，更直接的呈现
- 使数据更加客观，更具说服力

# 图形绘制流程：
import matplotlib.pyplot as plt
# 1创建画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=(100))
# figsize指定图形的长宽
# dpi指定图像的清晰度
# 2绘制图像
plt.plot([1,2],[10,20])
# 3显示图像
plt.show()

# 例子：折线图绘制与显示
import matplotlib.pyplot as plot
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot([1,2,3,4,5],[10,20,30,40,50])
plt.show()

# 例子：折线图
import matplotlib.pyplot as plt
import randomx = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for I in x]plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)
plt.show()

# 添加自定义x，y刻度
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])plt.show()

# 添加网格显示
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
plt.show()

# 添加描述信息，x轴，y轴，标题
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
plt.show()

# 图像保存
# 保存图像到指定路径
plt.savefig("test.png")
注意：plt.show()会释放figure资源，如果在显示图像之后保存图片将只能保存空图片
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
# 保存图片
plt.savefig("test.png")
plt.show()

解决中文乱码

# 解决中文乱码问题
from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]# 有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此  # 时需要更改axes.unicode_minus参数
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

一个坐标系绘制多个图像

# 如何在一个坐标系中绘制多个图像？
多次ploty_beijing = [random.uniform(1,3) for I in x]
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for I in x]plt.plot(x,y_beijing)
plt.plot(x,y_shanghai,color='r',linestyle='--')import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--')# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
# 保存图片
plt.savefig("test.png")plt.show()

# 显示图例
plt.plot(x,y_beijing,label="北京")
plt.plot(x,y_shanghai,label="上海")# 显示图例
plt.legend(loc="best")import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y,label="上海")
plt.plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--',label="北京")# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
# 保存图片
plt.savefig("test.png")
plt.legend(loc="best")plt.show()

多个坐标系绘制

# 多个坐标系实现绘制
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]# 创建画布
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=100)axes[0].plot(x,y_shanghai,label="上海")
axes[1].plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--',label="北京")
plt.show()

# 修改其他的模块的代码
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]# 创建画布
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=100)axes[0].plot(x,y_shanghai,label="上海")
axes[1].plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--',label="北京")# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])# 添加网格显示,alpha表示透明度
axes[0].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
axes[1].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)# 保存图片
plt.savefig("test.png")# 添加图例
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)plt.show()

# 使用numpy绘制sin图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 准备数组
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = np.sin(x)# 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)# 绘制函数图像
plt.plot(x,y)# 添加网格显示
plt.grid()# 显示图像
plt.show()

查看全文

http://www.dtcms.com/wzjs/236202.html