采用matplotlib绘制大量图片时会产生内存问题，最好的办法是，只创建一个 figure 对象，在画下一个图之前，使用 plt.clf() 清理掉 axes，这样可以复用 figure。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig = plt.figure(figsize=(5,4)) # 在循环外部创建一个fig对象，循环利用
for i in range(10000):print(figure %d % i)filename = D:\\Desktop\\计算机视觉\\data\\+str(i)+.txtdata = np.loadtxt(filename)x = data...
一.单条import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltN = 5
y1 = [20, 10, 30, 25, 15]
y2 = [15, 14, 34 ,10,5]
index = np.arange(5)bar_width = 0.3
plt.bar(index , y1, width=0.3 , color=‘y‘)
plt.bar(index , y2, width=0.3 , color=‘b‘ ,bottom=y1)
plt.show() 二.误差棒mean_values = [1,2,3]
#误差范围
variance = [0.2,0.4,0.5]
bar_label = [‘bar1‘,‘bar2‘,‘bar3‘]x_pos = list(range(len(bar_label...
一、Matplotlib的简单使用Python底层绘图库，主要做数据可视化图表。（一）Matplotlib的安装可通过pip进行安装pip install matplotlib （二）简单使用1、气温实例假设一天24小时，每间隔2小时统计一次气温，这样就统计了12个气温，假设分别为[12,25,13,6,8,20,23,10,15,8,16,18]，通过折线图表示。from matplotlib import pyplot as plt #导入pyplot
x = range(1,25,2) #数据在x轴，是一个可迭代的对象
y = [12,25,13,6,8,20,23,...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点s：是一个实数或者是一个数组大小为(n,)，这个是一个可选的参数。c：表示的是颜色，也是一个可选项。默认是蓝色‘b‘,表示的是标记的颜色，或者可以是一个表示颜...
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的...
def draw_images_grid_with_labels(data, nrows, figsize=(12, 12), **subplots_adjust_param):import matplotlib.pyplot as plt# fig, axes = plt.subplots(nrows, len(data) // nrows)
# for idx, item in enumerate(data):
# i = idx % nrows # Get subplot row
# j = idx // nrows # Get subplot column
# # print(data[idx][0][0].shape)
# img = data[idx][0][0].permute(1, 2, 0)
...
matplotlib 中的 148 种颜色matplotlib 中的 160 种颜色映射 1、matplotlib中的 148 种颜色import matplotlib as plm
import matplotlib.pyplot as pltcolors = plm.colors.cnames.keys()fig = plt.figure(‘百里希文‘, facecolor=‘lightyellow‘, edgecolor=‘k‘)
axes = fig.subplots(len(colors)//4, 4)for c, ax in zip(colors, axes.ravel()):ax.hist(1, 3, color=c)ax.text(1.2, 0.1, c)ax.set_axis_off()
fig.subplots_a...
1.错误名称AttributeError: partially initialized module ‘matplotlib.cbook’ has no attribute ‘deprecated’ (most likely due to a circular import)
出现以下错误
解决办法
导入numpy模块时，由于自己起一个和numpy模块一样的python文件，所以，导入的是这个python文件，而不是numpy模块，所以直接把这个文件改个名字就可以运行了
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=data_index, alpha=0.6, cmap=plt.cm.get_cmap('Set1', class_num))在这里用到了cmap这个参数 matplotlib中用来做热图的颜色映射有很多种，我们可以选择各种不同的颜色映射来做出符合我们预期的热图。其源代码如下所示：
本代码是根据官网(http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html )的源代码转载过来的
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # Have col...
文章目录
Y轴X轴
科研绘图时，有时候数据范围较大，我们需要忽略一些稳定没有变化的区别，留出更多的空间来展示变化的部分；或者个别数据非常大/小，如果和其他数据等比例画在一起，会导致我们丢失其他数据的细节。这时候就需要对坐标轴进行断开，忽略一些区间内的数据。
Y轴
TODO: 官方文档教程: https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/broken_axis.html
X轴
下面这个例子，将x轴截成了三段，忽略了两...
我是pyspark的新手.我想使用matplotlib绘制结果,但不确定使用哪个函数.我搜索了一种将sql结果转换为pandas然后使用plot的方法.解决方法:嗨团队我找到了解决方案.我将sql数据帧转换为pandas数据帧,然后我能够绘制图形.下面是示例代码.frompyspark.sql import Row
from pyspark.sql import HiveContext
import pyspark
from IPython.display import display
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
...
折线图 #折线图，曲线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 1000) # y = np.sin(x) #y = 2 * x * x * x + 3* x * x + 2*x +5 y = np.sin(2*x)+2*np.cos(1/x) plt.figure() plt.plot(x, y) plt.show() 1234567891011 import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.sans-serif] = [KaiTi] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False # 用来正常显示负...
