垃圾matplotlib

最新推荐文章于 2022-02-09 09:43:57 发布
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博主意外发现将字符串作为y轴数据传入折线图，不仅被接受，还能进行排序并展示，对此设计表示不解。

在这里插入图片描述
y轴都可以不是递增的！！
后来发现我传的y不是数字是字符串

在这里插入图片描述
传字符串就ok了，那你为啥让我能传字符串 为啥传了你还能展示， 展示个莫名其妙的垃圾，你还能字符串排序给我展示折线图？？？

智障设计

python中matplotlib 获取当前figure为numpy.ndarry或者PIL.Image对象的rgb图像数据bug记录
weixin_55249340的博客
12-12 1459
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pip_numpy_pygal_matplotlib.rar
03-06
标题中的"pip_numpy_pygal_matplotlib.rar"提到了四个关键组件：pip、numpy、pygal和matplotlib。这些是Python科学计算和数据可视化的必备库，接下来将详细介绍它们的功能、用途以及如何安装。 1. **pip**： pip是...
matplotlib的优点_使用Matplotlib绘图-Python成为专业人士笔记
weixin_39706127的博客
11-21 2209
来自<Python成为专业人士笔记系列>python成为专业人士笔记​biblog.bistudio.com.cnMatplotlib介绍matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotl...
使用Matplotlib的一些总结
踏雪飞鸿的博客
07-17 294
如何控制matplotlib图片大小 在Jupyter中使用matplotlib,可以使用如下命令改变图片大小 from matplotlib import pylab pylab.rcParams['figure.figsize'] = (100, 100) #这两个参数需要调整 PS, 在Jupyter中显示matplotlib图片通常需要加上命令 % matplotlib inline ...
数据分析三剑客之Matplotlib
X工作室
07-22 546
吐血整理，绝对干货！！！
数据可视化分析——matplotlib详细介绍
fafagege11520的博客
10-23 587
数据可视化分析——matplotlib详细介绍 文章目录数据可视化分析——matplotlib详细介绍1.颜色和样式：2.面向对象VS Matiab Style3.子图-subplot4.网格：5.图例_legend：6.坐标轴：7.注释8.文字标注：9.Tex公式：10.工具栏：11.区域填充：12.形状：13.样式-美化图形14.极坐标： 1.颜色和样式： 颜色 八种内建默认颜色缩写： b：blue g: green r: red c: cyan m: magenta y: yellow k: bla
pyecharts与matplotlib在使用时的区别和优缺点对比
qq_57099024的博客
02-09 1万+
简介 pyecharts（以下简介来源于官网） echarts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等.
使用Python做垃圾分类的原理及实例代码附
09-19
【Python垃圾分类实现原理】 在当前环保意识日益增强的背景下，垃圾分类成为了全球关注的焦点。而Python作为一门功能强大的编程语言，被广泛应用于各种数据分析和处理任务，包括垃圾分类。本篇文章将探讨如何使用...
Untitled_垃圾短信分类_垃圾短信_python_Untitled_
09-30
常用的库包括Pandas用于数据处理，NumPy用于数值计算，以及Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。 2. **TensorFlow**：TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，用于构建和训练神经网络。在垃圾短信分类中...
基于数据结构课程设计的垃圾转运路径规划系统_实现单车辆与多车辆场景下的最短路径优化算法_通过动态规划与启发式搜索解决旅行商问题及其变种_集成PyQt5图形界面与matplotlib.zip
最新发布
12-03
基于数据结构课程设计的垃圾转运路径规划系统_实现单车辆与多车辆场景下的最短路径优化算法_通过动态规划与启发式搜索解决旅行商问题及其变种_集成PyQt5图形界面与matplotlib.zip
matplotlib的优点_超详细！matplotlib基础
weixin_39610188的博客
11-21 713
来自 | 逐梦erhttps://zhumenger.blog.youkuaiyun.com/article/details/106530281编辑 | 深度学习这件小事公众号本文仅作技术交流，如有侵权，请联系后台删除。数据可视化非常重要，因为错误或不充分的数据表示方法可能会毁掉原本很出色的数据分析工作。matplotlib 库是专门用于开发2D图表(包括3D图表)的，突出优点：使用起来极为简单。以...
50种常用的matplotlib可视化，再也不用担心模型背着我乱跑了
weixin_33978044的博客
01-11 787
数据分析与机器学习中常需要大量的可视化，因此才能直观了解模型背地里都干了些什么。而在可视化中，matplotlib 算得上是最常用的工具，不论是对数据有个预先的整体了解，还是可视化预测效果，matplotlib 都是不可缺失的模块。最近 Machine Learning Plus 的作者介绍了 50 种最常用的 matplotlib 可视化图表，而本文简要介绍了这篇文章，详细的 50 种可视化需要...
matplotlib.pyplot使用经验总结
@司南牧|知乎|博客|易懂教程|李韬
07-23 521
加网格看起来好看些 plt.grid(linestyle='-.') 设置曲线宽，颜色，上面的点的形状 plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12)
matplotlib中柱状图Y轴坐标不按顺序排列问题
weixin_45464159的博客
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背景： 昨天偶然做一个爬取数据，做成直方图的小练习发现，最后出来的图标Y轴并不是按顺序排列，按照老规矩，百度一下，找到了原因，一个低级的问题 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import bs4 import numpy as np import matplotlib imp...
Numpy、Pandas、Matplotlib三者的利弊分析
秋水中的鱼的博客
01-05 8086
Numpy、Pandas、Matplotlib三者的利弊分析 这三个库是使用python进行数据分析中最常用到的，numpy通常用来进行矢量化的计算，pandas通常用来处理结构化的数据，而matplotlib是用来绘制出直观的图表。 numpy底层是用标准C语言实现，补充了python语言所欠缺的数值计算能力,充分优化了python的运行效率，也是其它数据分析及机器学习库的底层库。numpy的基...
python和tableau优缺点_matplotlib和Tableau之间哪一个最好？
weixin_39662432的博客
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Matplotlib是python的软件包。毫无疑问，由于Matplotlib是基于编程语言的，因此可以实现很多目标。您将可以灵活地使用它，并制作最适合您的图表。但，对于Tableau，情况完全不同。要创建一个简单的条形图，您需要做什么？将一维和一个度量拖动到相应的轴和动臂！Your bar chart is there.给颜色？只需将要提供颜色的度量或尺寸拖到“颜色”选项卡中。使用Matplot...
python 求助 画图 matplotlib y轴数值按出现的顺序排序，不按大小排序是为什么啊？
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weixin_44090816的博客
06-10 1万+
如图 向各位大神求助！ @SnailTyan @偶然路过的菜鸟 @DeniuHe @fortware
python matplotlib使用总结
小鲸鱼的天空
11-09 4698
1、说明 matplotlib是一个python的绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境出版生成质量级别的图形，它能输出的图形包括折线图，散点图，直方图等，在数据可视化方面，matplotlib拥有数量众多的忠实用户，其强悍的绘图能力能够帮助我们对数据形成非常清晰直观的认知。 matplotlib官网API链接 2、重点函数解释 matplotlib.pyplot.scatter(...
matplotlib 总结(比较基础版)
自由小兵儿
08-05 703
1.基础 导入库 import matplotlib.pyplot as plt 画直线 plt.plot(x,y) 展示图 plt.show() 创建一个图 plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),) 展示线的颜色、风格、粗细 plt.plot(x, y1, color=‘red’, linewidth=1.0, linestyle=’–’) 设置取值范围 plt.x...
matplotlib.animation
07-01
### 创建基础动画流程 使用 `matplotlib.animation.FuncAnimation` 可以创建动态可视化效果，其核心在于定义一个更新函数，并通过 `FuncAnimation` 对象控制动画的播放。以下是一个简单的线性图动画示例： ```python from matplotlib.animation import FuncAnimation import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 12) line, = ax.plot([], [], lw=2) def update(frame): x_data = np.arange(0, frame, 0.1) y_data = np.sin(x_data) line.set_data(x_data, y_data) return line, ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10, 0.1), interval=10, blit=True) plt.show() ``` 在该示例中，`update` 函数负责每一帧的数据更新，并返回更新后的绘图对象。为了防止 Python 的垃圾回收机制导致动画失效，需将 `FuncAnimation` 实例赋值给变量（如 `ani`）[^3]。 ### 动画性能优化技巧 在处理大型数据集或复杂图形时，动画可能会出现卡顿现象。可以通过以下方式优化性能： - **减少每帧绘制的对象数量**：避免不必要的重复绘制，可以利用 `blit=True` 提升渲染效率。 - **限制动画帧数**：合理设置 `frames` 参数，避免过多的帧数导致内存占用过高。 - **使用缓存机制**：对于静态背景元素（如坐标轴、标签等），可以在初始化函数中完成绘制，仅在 `update` 中更新动态部分。 - **降低绘图精度**：适当减少 `interval` 值可提高刷新速度，但需权衡视觉流畅度与计算负载。 ### 常见问题及解决方法 1. **动画不显示** 如果未显式地将 `FuncAnimation` 赋值给变量，动画可能不会正常显示。这是由于 Python 的垃圾回收机制会释放未被引用的对象。解决方案是确保始终保留对动画对象的引用，例如： ```python ani = FuncAnimation(...) ``` 2. **动画在函数中失效** 当尝试将动画逻辑封装到函数内部时，若函数未正确返回 `FuncAnimation` 实例，动画也可能无法运行。为解决此问题，可以在函数中返回动画对象，并在外部保持对其引用： ```python def create_animation(): # ... setup figure and axes ... return FuncAnimation(fig, update, ...) ani = create_animation() ``` 3. **三维条形图动画实现** 若希望创建三维条形图动画，可以结合 `mpl_toolkits.mplot3d` 模块进行扩展。以下是一个简化的示例，展示如何逐帧更新三维柱状图： ```python from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def update_bars(frame): ax.clear() xpos = [1, 2, 3] ypos = [1, 2, 3] zpos = [0, 0, 0] dx = dy = [0.8, 0.8, 0.8] dz = [frame * 2, frame * 3, frame] ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=['r', 'g', 'b']) return ax, ani = animation.FuncAnimation(fig, update_bars, frames=10, interval=200, blit=False) plt.show() ``` 4. **图像窗口关闭后动画异常** 若用户手动关闭了图像窗口，而程序仍在尝试更新动画内容，可能导致异常或崩溃。建议在动画结束后调用 `plt.close()` 显式关闭窗口，或在主程序逻辑中加入适当的等待机制。 ###
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