SL_World的博客

文章出处：https://www.delftstack.com/zh/howto/matplotlib/matplotlib-plot-smooth-curve/文章目录引言一、使用 `scipy.ndimage.gaussian_filter1d()` 高斯核类绘制平滑曲线二、使用 `scipy.interpolate.make_interp_spline()` 样条插值类绘制平滑曲线三、使用 `scipy.interpolate.interp1d` 插值类绘制平滑曲线引言使用 scipy.ndi

原文出处：https://cloud.tencent.com/developer/article/17905331 引言今天在查看资料时，看见一篇SCI论文的配图十分抢眼，图表的整体绘制不是很难，但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来，如下：2 SCI配色设计我们使用 FastStone Capture 软件对所需颜色进行吸取，然后对刻度、轴脊梁、字体等进行设计，具体代码如下：#构造数据labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']data_a = [20,

原文出处：https://cloud.tencent.com/developer/article/16640881 引言柱状图或条形图在学术论文中使用的频率还是很大的，图中需要以不同颜色对不同数据进行区分，但当涉及黑白打印时，色彩颜色的区别度较小，导致难以理解，因此需要绘制黑灰颜色或者黑白阴影的柱状图或者条形图，下面就具体介绍使用Python-matplotlib 的实现过程。2 可视化绘制matplotlib绘制这种柱状图或者条形图还是比较简单的，主要涉及的知识点就是ax.bar()方法的应用，首

前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。这时，就需要就自身所出bug了解问题本身涉及的大致原理，依据报错的具体位置(要完整的看完bug信息，不要只看最后报错信息而不看中间调用过程)才能更快的精准解决自己的问题一、原理概述PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，.

前言：matplotlib绘图也有前端(frontend)和后端(backend)，这与网站开发中的前后端稍有不同，其前端指的是用python写的代码，比如我们调用plot函数，设置一些基本的title,legend参数等等。而实际的从0开始制图以及图片显示需要很繁杂的工作，这就需要有backend来干这些活。matplotlib中的backend又分为两种：User interface backends→Interactive backends，即交互式绘图后端，侧重渲染Hardcopy ba.

一、Python内建库random的使用import random产生1个n~m范围内的int型随机数: random.randint(n,m)random.randint(1,5)产生1个n~m之间的float型随机数: random.uniform(n, m)random.uniform(n, m)产生1个0~1之间的float型随机数: random.random()random.random()产生1个从n~m间隔为k的int型整数: rand.

前言：在用python编程的时候，你是否偶尔有个需求？需要把输出的日志 or 信息清空？以下笔者将从3个角度讨论清空输出的简单方式1. Jupyter notebook下的输出清空主要通过IPython.display.clear_output来清空from IPython.display import clear_output as clearprint('before')clear() # 清除输出print('after')具体案例2. Terminal/console下的输

问题描述‘c’ argument looks like a single numeric RGB or RGBA sequence, which should be avoided as value-mapping will have precedence in case its length matches with ‘x’ & ‘y’. Please use a 2-D array with a single row if you really want to specify the sa

原文出处：https://www.jianshu.com/p/8006d74ac9e7正常在matplotlib中画图这个过程其实是很简单的，往往就是调用一句plt.plot()或者plt.bar()然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了，真正比较复杂的是对图表的各种设置，使图表明确、美观。这篇文章重点讲讲matplotlib中的各种设置操作。1.显示中文字体这个问题困扰笔者很久，因为matplotlib自己是不带中文字体的，如果有中文可能会显示方框，需要通过手动设置的方式才能正常显示，而对于mac

原文出处：https://blog.youkuaiyun.com/jeffery0207/article/details/81409256网格布局目录subplots()最常见的网格排版方式，一次性定好所有AxesGridSpec复杂网格排列SubplotSpec为给定GridSpec中子图指定位置 subplot2grid()类似于subplot（），但使用基于0的索引并允许子图占据多个单元格。 subplotsimport matplotlib.pyplot as pltimport m

转载出处：https://blog.youkuaiyun.com/helunqu2017/article/details/786291361.线条名称(标签)label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='业绩趋势走向')2.线条颜色(1)线条颜色命名方式有三种表示颜色的方式:用全名 ，如blue16进制 ，如FF00FF(r, g, b) 或 (r, g, b, a)，如（1,0,1,1） ，其中

原文出处：https://blog.youkuaiyun.com/a19990412/article/details/82708839解决办法import sympyvrs = sympy.symbols('x1:10')输出的结果是：(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9)其实是一个元组，里面的每个元素都是sympy的符号~如果第一个不标记为x1的话，就是从0开始数起~import sympyvrs = sympy.symbols('x:10')print(vr

引言先吐槽两句，真的是Matlab才不会报这种错，今天计算逆矩阵报了个这么个错，一个简单的2*2的可逆矩阵居然死活求不出来，好气啊。TypeError: No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc invastype数据类型转换在网上查阅了一下资料，觉得可能是类型错误，但是很奇怪明明一...

原文出处：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_40875078/article/details/1043268551、在终端python 的环境下查看字体路径import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())2.下载SimHei字体以下我给出了网盘链接链接:https://pan.baidu.com...