不积跬步无以至千里

最新推荐文章于 2024-11-25 23:23:20 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/minstars/p/5449252.html
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其实注册园子的账号已经5年多了，但是这5年就写了一篇文章，说来自己真的好懒。

这两天突然想把自己学习的历程和工作的点滴留下记录，待日后自己老了可以翻看翻看，想来也会比较有趣 ^^

今天看到微信朋友圈一个好友的心情，就借鉴他的原文来劝勉自己:

一个坏习惯往往是一个舒服的习惯，自然就形成了；而一个好习惯往往是一个不太舒服的习惯，需要刻意的锻炼才能养成。

从今天开始争取每周能写一篇技术博文，现在就开始。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/minstars/p/5449252.html

baijian0421
关注
Python--Matplotlib库与数据可视化③--Figures、Axes对象与多图绘制
碧海朝天素
05-12 477
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7-Matplotlib figure对象
qwy715229258163的博客
06-18 760
在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象（figure object）。通过图形对象来调用其它的方法和属性，这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。模块能够快速地生成图像，但如果使用面向对象的编程思想，我们就可以更好地控制和自定义图像。
Matplotlib figure 图像及创建多个子图的几种方式
kiku
03-17 4813
简单的线条 matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片. 使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt使用import导入模块numpy，并简写成np import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 使用np.linspace定义x：范围是(-...
Pycharm显示多个Matplotlib figure
zhongmingyu
10-13 524
经查询资料，修改Settings》Tools》Python Scientific即可。Pycharm使用Matplotlib时，无法显示设置的figure。
Python之Matplotlib多个figure同时显示
zhongmingyu
10-13 3873
刚刚开始学Matplotlib，写了两个函数，想要同时显示多个figure，遇到只能先关闭一个figure之后才能显示另一个figure的问题。经过查询资料，得知，写一个。
使用matplotlib，同时在多个figure画图
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使用场景： 我们使用matplotlib时，一次只在一个figure中画图，画完一个figure，然后创建另一个figure，再在新figure中画图。 这是我们如果想重新再旧的figure中画图，该如何做呢？本文就是为了解决这个需求。 方法 其实我们使用maplotlib的plot也好，imshow也好，这些画图方法其实并不是在figure中画图，而是在axes上画图。因此我们只需要保存旧的axes，然后当需要在旧的axes上画图时，将旧的axes置为当前axes。 import matplotlib.p
Python 使用 matplotlib 显示图像
AlanWang4523
08-21 1252
Python 使用 matplotlib 显示图像，显示 mnist 手写数字
【全新版本】matplotlib figure转为numpy array或者PIL图像进行显示
gc.collect()
01-18 746
之前在网上看到了一个，但是写得太冗长了因为他的思路是实际上反过来操作，会更加简单。
Python中使用matplotlib绘制图像并填充满整个figure区域
最新发布
Zephyr Hou 的博客
11-25 922
在使用matplotlib绘图时，有时我们希望图像能够填满整个figure区域，这样可以使得图像更加清晰和突出。4. 设置figure的尺寸：在创建figure时，可以指定其尺寸，使其与显示设备的尺寸相匹配。读者可以根据自己的具体需求进行调整和组合使用，以达到最佳的视觉效果，希望对您的工作和生活有所帮助。
Matplotlib 4 figure 图像 (python 数据可视化教学教程)
08-31
Matplotlib_4_figure_图像_(python_数据可视化教学教程)
matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法
09-18
主要介绍了matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
【python 的各种模块】(6) 如何用matplotlib来画多个图形，子图，以及图中图
奔跑的犀牛先生
12-19 7374
【代码】【python VS vba】(9) 在python使用matplotlib库来画多个图形，子图，以及图中图。
Matplotlib绘制多个子图
yikoutunsikou的博客
01-04 909
通过Python的matplotlib库绘制多子图图形。
matplotlib绘制多个子图
糯米君的博客
05-25 1754
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在Matplotlib中，Figure（图像）对象是整个绘图区域， # 可以包含一个或者多个axes,其中每个axes拥有自己的坐标系，是一个单独的绘图区域， # axes 可以在整个绘图区域任意摆放。用户可以通过subplot来绘制多个子图， # 通过subplot()创建的子图只能按网格整齐排列 plt.figure() # 绘制一个子图，其中row=2,co1=2，该子图占第1个位置 plt.s
matplotlib中绘制多个子图形
weixin_47844457的博客
05-05 650
subplot()函数 语法结构plt.sublot(a,b,c) 参数 a 表示子图有几行； 参数 b 表示子图有几列； 参数 c 表示当前子图的序号； subplots_adjust()函数 语法结构plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0.15,hspace=0.15) 参数取值范围为0~1之间的小数，表示百分比； wspace，hspace表示子图之间的举例； 举例 impor
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matplotlib如何出现多个figure
ma_98的博客
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1,1,50) # -1到1平分50个点 y1 = 2*x+1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x,y1) plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y2) plt.show() 想定义多个figure,每一个plt.figure()和其下方对应的plt的内容就是一个figure figur.
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04-13 582
# -*-coding:gb2312-*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 中文乱码问题 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置画布大小 plt.figure(figsize = (14,9),dpi = 80) x = range(1,13) y1 = np.array([20,28,23,.
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设置matplotlib图形主要是通过`plt.figure()`函数创建一个新的画布，以及一些相关的属性和方法来定制它的大小、布局和其他特性。以下是一个简单的步骤： 1. 导入必要的库：首先导入`matplotlib.pyplot`模块，通常简称为`plt`。 ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 创建新的figure对象：使用`plt.figure()`创建一个新的图像窗口。 ```python fig = plt.figure() ``` 或者如果你想要创建一个特定尺寸的图，可以传入一个参数，如宽度和高度： ```python fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) ``` 3. (可选) 设置绘图标题：可以用`plt.title()`添加标题。 ```python fig.suptitle('My Plot Title', fontsize=14) ``` 4. 绘制数据：选择适当的图表类型，比如线图、散点图等，并绘制数据。 5. 显示或保存：完成绘图后，你可以使用`plt.show()`显示图形，或用`plt.savefig('filename.png')`保存到文件。 完整的例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建新画布 fig = plt.figure() # 添加标题 fig.suptitle('A Simple Example') # 在当前画布上绘制一条线 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show() ```
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