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  • 2020-08-08 11:03:32

    设置分辨率的时候,画布会改动,配合figsize一起食用更佳。

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(dpi=300,figsize=(2,1) # 分辨率参数-dpi,画布大小参数-figsize
    

    在这里插入图片描述
    但是文字不会跟着改变大小,可以设置文字大小。

    plt.xticks(fontsize=5) # 改变文字大小参数-fontsize
    
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  • Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中...设置画布大小turtle.screensize(c...

    Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。

    turtle绘图的基础知识:

    1. 画布(canvas)

    画布就是turtle为我们展开用于绘图区域,我们可以设置它的大小和初始位置。

    设置画布大小

    turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。

    如:turtle.screensize(800,600, "green")

    turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)

    turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None),参数:width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例,(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。

    如:turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

    turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

    2. 画笔

    2.1 画笔的状态

    在画布上,默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴,坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语:坐标原点(位置),面朝x轴正方向(方向), turtle绘图中,就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。

    2.2 画笔的属性

    画笔(画笔的属性,颜色、画线的宽度等)

    1) turtle.pensize():设置画笔的宽度;

    2) turtle.pencolor():没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。

    3) turtle.speed(speed):设置画笔移动速度,画笔绘制的速度范围[0,10]整数,数字越大越快。

    2.3 绘图命令

    操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为3种:一种为运动命令,一种为画笔控制命令,还有一种是全局控制命令。

    (1) 画笔运动命令

    0e0d64e39ba12c235f4e1bbd301434ce.png

    (2) 画笔控制命令

    224574119f567555e75f99bf86cc0620.png

    (3) 全局控制命令

    bcde6fa171b648b1a7ee0eb538788ed0.png

    (4) 其他命令

    e75232479d1c8eda5c85febbce18636d.png

    3. 命令详解

    3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)

    描述:以给定半径画圆

    参数:

    radius(半径):半径为正(负),表示圆心在画笔的左边(右边)画圆;

    extent(弧度) (optional);

    steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形,多边形边数为steps)。

    举例:

    circle(50) # 整圆;

    circle(50,steps=3) # 三角形;

    circle(120, 180) # 半圆

    实例:

    太阳花

    a43397a0481bd933e344e3daae861389.png

    5470cae509293aa405602057f75e1090.png
    展开全文
  • 简介画布部件则用于将结构化图形的 Python 应用。它是用于绘制图表和曲线图的 Python 应用。画布部件则用于将结构化图形的 Python 应用。它是用于绘制图表和曲线图的 Python 应用。使用画布的语法如下:语法w = ...

    简介

    画布部件则用于将结构化图形的 Python 应用。它是用于绘制图表和曲线图的 Python 应用。


    画布部件则用于将结构化图形的 Python 应用。它是用于绘制图表和曲线图的 Python 应用。使用画布的语法如下:

    语法

    w = canvas(parent,options)

    可能选项的列表如下。

    Sn选项描述
    1bd表示该边界的宽度,默认的宽度是 2
    2bg它代表了画布的背景颜色
    3confine它被设置为使画布unscrollable以外的滚动区域
    4cursor在画布上设置光标为箭头、圆、点等
    5height它代表了画布在垂直方向上的大小
    6highlightcolor设置当获得焦点时突出显示的颜色
    7relief表示边框的类型,可能的值包括SUNKEN, RAISED, GROOVE, and RIDGE.
    8scrollregion表示为包含画布区域的坐标的元组
    9width设置画布的宽度
    10xscrollincrement如果它被设置为正值,画布只放置到该值的倍数
    11xscrollcommand如果画布是可滚动的,那么这个属性应该是水平滚动条的.set()方法
    12yscrollincrement像xscrollincrement一样工作,但是控制垂直移动
    13yscrollcommand如果画布是可滚动的,这个属性应该是垂直滚动条的.set()方法

    实例

    from tkinter import *   top = Tk()  top.geometry("200x200")  #creating a simple canvas  c = Canvas(top,bg = "pink",height = "200")  c.pack()  top.mainloop()

    输出 :

    6b5bce98f3d8ecae3c0936543c98817b.png

    实例 :创建圆弧

    from tkinter import *   top = Tk()top.geometry("200x200")#creating a simple canvasc = Canvas(top,bg = "pink",height = "200",width = 200)  arc = c.create_arc((5,10,150,200),start = 0,extent = 150, fill= "white")  c.pack()  top.mainloop()

    输出 :

    ccd98bd02941eb4d849f350c57f9c0d6.png


    END

    时光,在物转星移中渐行渐远,春花一梦,流水无痕,没有在最想做的时候去做的事情,都是人生的遗憾。人生需要深思熟虑,也需要一时的冲动。

    0326e029b20af9fa9607748959d69155.gif

    00a57fc1b8d94ecf53f345156f205328.png

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    点击上方“ Python爬虫与数据挖掘 ”,进行关注

    回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书

    风朝露夜阴晴里,万户千门开闭时。

    88bf0a76d6b458d3245eee65e75f6810.png

    Seaborn简介

    定义

    Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。

    优点

    1. 代码较少

    2. 图形美观

    3. 功能齐全

    4. 主流模块安装

    pip命令安装

    pip install matplotlib
    pip install seaborn

    从github安装

    pip install git+https://github.com/mwaskom/seaborn.git

    流程

    导入绘图模块

    mport matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns

    提供显示条件

    %matplotlib inline  #在Jupyter中正常显示图形

    导入数据

    #Seaborn内置数据集导入
    dataset = sns.load_dataset('dataset')

    #外置数据集导入(以csv格式为例)
    dataset = pd.read_csv('dataset.csv')

    设置画布

    #设置一块大小为(12,6)的画布
    plt.figure(figsize=(12, 6))

    输出图形

    #整体图形背景样式,共5种:"white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks"
    sns.set_style('white')

    #以条形图为例输出图形
    sns.barplot(x=x,y=y,data=dataset,...)

    '''
    barplot()括号里的是需要设置的具体参数,
    涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量,
    基本的一些参数包括'x'、'y'、'data',分别表示x轴,y轴,
    以及选择的数据集。
    '''

    保存图形

    #将画布保存为png、jpg、svg等格式图片
    plt.savefig('jg.png')

    实战

    #数据准备
    df = pd.read_csv('./cook.csv') #读取数据集(「菜J学Python」公众号后台回复cook获取)
    df['难度'] = df['用料数'].apply(lambda x:'简单' if x<5 else('一般' if x<15 else '较难')) #增加难度字段
    df = df[['菜谱','用料','用料数','难度','菜系','评分','用户']] #选择需要的列
    df.sample(5) #查看数据集的随机5行数据
    17b33e32d0f6a5f9033d04e26955aaab.png
    #导入相关包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    import seaborn as sns
    %matplotlib inline
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置加载的字体名
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
    sns.set_style('white') #设置图形背景样式为white

    直方图

    #语法
    '''
    seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None,
    hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None,
    vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)
    '''

    #distplot()输出直方图,默认拟合出密度曲线
    plt.figure(figsize=(10, 6)) #设置画布大小
    rate = df['评分']
    sns.distplot(rate,color="salmon",bins=20) #参数color样式为salmon,bins参数设定数据片段的数量

    f0078ebe62acc28d94ebc91187e0e6db.png

    #kde参数设为False,可去掉拟合的密度曲线
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.distplot(rate,kde=False,color="salmon",bins=20)

    618ad2876179b9d2268d83ffb0af901e.png

    #设置rug参数,可添加观测数值的边际毛毯
    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #为方便对比,创建一个1行2列的画布,figsize设置画布大小

    sns.distplot(rate,color="salmon",bins=10,ax=axes[0]) #axes[0]表示第一张图(左图)

    sns.distplot(rate,color="green",bins=10,rug=True,ax=axes[1]) #axes[1]表示第一张图(右图)

    16c1dcc7f0e548c6295392c009b7e366.png

    #多个参数可通过字典传递
    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    sns.distplot(rate,color="salmon",bins=20,rug=True,ax=axes[0])

    sns.distplot(rate,rug=True,
    hist_kws={'color':'g','label':'直方图'},
    kde_kws={'color':'b','label':'密度曲线'},
    bins=20,
    ax=axes[1])

    84c8a7930db8be821ed8656dd77fcf93.png

    散点图

    常规散点图:scatterplot

    #语法
    '''
    seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None,
    data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None,
    size_order=None, size_norm=None, markers=True, style_order=None, x_bins=None,
    y_bins=None, units=None, estimator=None, ci=95, n_boot=1000, alpha='auto',
    x_jitter=None, y_jitter=None, legend='brief', ax=None, **kwargs)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    #hue参数,对数据进行细分
    sns.scatterplot(x="用料数", y="评分",hue="难度",data=df,ax=axes[0])

    #style参数通过不同的颜色和标记显示分组变量
    sns.scatterplot(x="用料数", y="评分",hue="难度",style='难度',data=df,ax=axes[1])

    3178ddc6b830c8725512abcf45472570.png

    分簇散点图:stripplot

    #语法
    '''
    seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None,
    palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwargs)
    '''

    #设置jitter参数控制抖动的大小
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.stripplot(x="菜系", y="评分",hue="难度",jitter=1,data=df)

    ead9aa630616e6c0bdea737dc884b15f.png

    分类散点图:swarmplot

    #绘制分类散点图(带分布属性)
    #语法
    '''
    seaborn.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None,
    size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwargs)
    '''

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.swarmplot(x="菜系", y="评分",hue="难度",data=df)

    f71bd0d57ec7e6aff4fb88f0c5aad2d0.png

    条形图

    常规条形图:barplot

    #语法
    '''
    seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None,ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None,
    palette=None, saturation=0.75, errcolor='.26', errwidth=None, capsize=None,
    ax=None, estimator=,**kwargs)
    '''

    #barplot()默认展示的是某种变量分布的平均值(可通过修改estimator参数为max、min、median等)
    # from numpy import median
    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="r",data=df,ax=axes[0])

    sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="salmon",data=df,estimator=min,ax=axes[1])

    5a0282daf5b10324fda2d6b09af52bba.png

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    #设置hue参数,对x轴的数据进行细分
    sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="salmon",hue='难度',data=df,ax=axes[0])
    #调换x和y的顺序,可将纵向条形图转为水平条形图
    sns.barplot(x='评分',y='菜系',color="salmon",hue='难度',data=df,ax=axes[1])

    b0abe1b4389637cf7c6fa135ea0fda57.png

    计数条形图:countplot

    #语法
    '''
    seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    #选定某个字段,countplot()会自动统计该字段下各类别的数目
    sns.countplot(x='菜系',color="salmon",data=df,ax=axes[0])
    #同样可以加入hue参数
    sns.countplot(x='菜系',color="salmon",hue='难度',data=df,ax=axes[1])

    b928679270615629f3d8ea0cd2920248.png

    折线图

    #语法
    '''
    seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None,
    data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None,
    size_norm=None, dashes=True, markers=None, style_order=None, units=None, estimator='mean',
    ci=95, n_boot=1000, sort=True, err_style='band', err_kws=None, legend='brief', ax=None, **kwargs)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    #默认折线图有聚合
    sns.lineplot(x="用料数", y="评分", hue="菜系",data=df,ax=axes[0])

    #estimator参数设置为None可取消聚合
    sns.lineplot(x="用料数", y="评分", hue="菜系",estimator=None,data=df,ax=axes[1])

    00ea2dcbf46fec404da6024dc0944228.png

    箱图

    箱线图:boxplot

    #语法
    '''
    seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75,
    width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs)
    '''
    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    sns.boxplot(x='菜系',y='评分',hue='难度',data=df,ax=axes[0])

    #调节order和hue_order参数,可以控制x轴展示的顺序,linewidth调节线宽
    sns.boxplot(x='菜系',y='评分',hue='难度',data=df,color="salmon",linewidth=1,
    order=['清真菜','粤菜','东北菜','鲁菜','浙菜','湖北菜','川菜'],
    hue_order=['简单','一般','较难'],ax=axes[1])

    02bb30b02bc3e7211ef69efd9812e540.png

    箱型图:boxenplot

    #语法
    '''
    seaborn.boxenplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75,
    width=0.8, dodge=True, k_depth='proportion', linewidth=None, scale='exponential',
    outlier_prop=None, ax=None, **kwargs)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    sns.boxenplot(x='菜系',y='评分',hue='难度',data=df,color="salmon",ax=axes[0])

    #palette参数可设置调色板
    sns.boxenplot(x='菜系',y='评分',hue='难度',data=df, palette="Set2",ax=axes[1])

    18c3d276cdaa1fbc9d739928704c9e8c.png

    小提琴图

    #语法
    '''
    seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
    hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True,
    gridsize=100, width=0.8, inner='box', split=False, dodge=True, orient=None,
    linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    sns.violinplot(x='菜系',y='评分',data=df, color="salmon",linewidth=1,ax=axes[0])
    #inner参数可在小提琴内部添加图形,palette设置颜色渐变
    sns.violinplot(x='菜系',y='评分',data=df,palette=sns.color_palette('Greens'),inner='stick',ax=axes[1])

    43a6b8a40181cf0e9cefb3fd5b50ce35.png

    回归图

    regplot

    '''
    seaborn.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci',
    scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None,
    order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False,
    x_partial=None, y_partial=None, truncate=False, dropna=True,
    x_jitter=None, y_jitter=None, label=None, color=None, marker='o',
    scatter_kws=None, line_kws=None, ax=None)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    #marker参数可设置数据点的形状
    sns.regplot(x='用料数',y='评分',data=df,color='r',marker='+',ax=axes[0])
    #ci参数设置为None可去除直线附近阴影(置信区间)
    sns.regplot(x='用料数',y='评分',data=df,ci=None,color='g',marker='*',ax=axes[1])

    cefea9942cb6c4cc0054147c854991a0.png

    lmplot

    #语法
    '''
    seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,
    col_wrap=None, height=5, aspect=1, markers='o', sharex=True,
    sharey=True, hue_order=None, col_order=None, row_order=None,
    legend=True, legend_out=True, x_estimator=None, x_bins=None,
    x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000,
    units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False,
    logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=False,
    x_jitter=None, y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None, size=None)
    '''

    #lmplot()可以设置hue,进行多个类别的显示,而regplot()是不支持的
    sns.lmplot(x='用料数',y='评分',hue='难度',data=df,
    palette=sns.color_palette('Reds'),ci=None,markers=['*','o','+'])

    f141b7506aa11eb37fc7b9a69fd5b6d1.png

    热力图

    #语法
    '''
    seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None,
    robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None,
    linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None,
    cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto',
    yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)
    '''

    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
    h=pd.pivot_table(df,index=['菜系'],columns=['难度'],values=['评分'],aggfunc=np.mean)
    sns.heatmap(h,ax=axes[0])

    #annot参数设置为True可显示数字,cmap参数可设置热力图调色板
    cmap = sns.diverging_palette(200,20,sep=20,as_cmap=True)
    sns.heatmap(h,annot=True,cmap=cmap,ax=axes[1])
    #保存图形
    plt.savefig('jg.png')
    fb9a1adb0bae8dca602068553f6127bb.png 欢迎关注菜J学Python,专注用Python爬虫、数据分析和可视化。我们坚持认真写Python基础,有趣写Python实战。

    ------------------- End -------------------

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  •   1.1 设置画布大小 2. 画笔   2.1 画笔的状态   2.2 画笔的属性   2.3 绘图命令 3. 命令详解 4. 绘图举例   4.1 太阳花   4.2 绘制小蟒蛇   4.3 绘制五角星 python2.6版本中后引入的一个简单的...
  • Python -- Matplotlib:设置画布大小和子图个数

    万次阅读 多人点赞 2020-11-05 22:29:36
    只有一个子图时 plt.figure() #默认画布大小 plt.figure( figsize=(width,height) ) #自定义画布大小(width,height) plt.plot(...) #使用plt绘图 有多个子图时(但在一张画布上) 方法1:使用add_subplot # 用 2x2 ...
  • 本文介绍了python画图时设置分辨率和画布大小的实现,主要使用plt.figure(),下面就一起来了解一下plt.figure()示例:import numpy as npimport pandas as pdimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')...
  • 我有一个可调整Canvas实例以及在其上绘制的小部件的大小的类.但是,当我运行代码时,无论初始窗口尺寸是多少,窗口都会连续扩展,直到充满整个屏幕为止.发生这种情况后,窗口的行为将完全符合预期,从而正确调整了对象的...
  • Python Tkinter - 在初始声明后更改画布大小(Python Tkinter - change the canvas size after inital declaration)我想在添加一些小部件之后更改画布大小例:from Tkinter import *master = Tk()w = Canvas(master, ...
  • 定义:Canvas画布画布控件用于将结构化图形的Python应用。主要用于绘制图表和曲线图。语法格式:可能选项的列表如下选项描述bd表示该边界的宽度,默认的宽度是 2bg它代表了画布的背景颜色confine它被设置为使用...
  • Python tkinter框架画布调整大小

    千次阅读 2020-12-08 15:02:48
    我正在尝试调整画布大小,以便当用户在窗口边缘使用“单击并拖动”调整窗口大小时,画布会填满整个窗口,但我没有成功 .我看过以下其他问题:问题#1(之前发布,但没有帮助)这个发送给我的是我认为正确的方向,因为...
  • python sns画布大小设置

    千次阅读 2020-08-13 22:15:38
    plt.figure(figsize=(8,4))这个我用不好用 终于找到能用的 country_sorted:数据 g = sns.lmplot('数量','平均评分', country_sorted) g.fig.set_size_inches(8,4) plt.show()
  • python matplotlib 设置画布大小

    万次阅读 2018-04-11 22:28:14
    在matplotlib.pyplot.figure 函数内设置,参数名称为figsize。 匹配的关闭函数为matplotlib.pyplot.close 详情参考:...
  • 我在用Python龟画叙利亚国旗。我暂时撇开了这两颗绿星,因为它们需要外部依赖(哦,这对一个偶然的政治双关语来说如何?哈哈)。代码如下:from turtle import *# Set up the drawing environmentlength = 600height =...
  • self.itemconfig(items[idx], image=image)更改图像的尺寸。不幸的是,缩放在tkinter中起作用的方式:# rescale all objects with the "all" ...因此,我必须根据原始画布的宽度和高度生成自己的缩放因子:# images...
  • 解答:用screensize设置的是画布大小及背景色,窗体和画布不是一个概念。如果画布大于窗体,窗体会出现滚动条,如果画布小于窗体,画布会填充整个窗体。窗体(改变窗口的大小)关于setup有明确的定义,它包括4个参数...
  • import turtleturtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)tina = turtle.Turtle()tina.shape('turtle')your_name = input("What is your name")tina.penup()tina.forward(20)tina.write("Why, hel...
  • python画图时设置分辨率和画布大小 plt.figure() 示例: import numpy as np import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #...
  • Python就一定要用到界面操作,有一个好的用户界面,才会有好的用户体验,下边就开始创建我们的主窗口,并设置相应的画布部件吧!案例创建主窗口,并设置相应的画布部件先上代码~运行效果题目详述第一行:import ...
  • 我试图让Tkinter的画布上的多个对象可以使用旋转框调整大小/重新定位,其中spinbox中的值用作原始坐标的倍数。为了使事情稍微复杂一点,默认情况下,spinbox是不可见的,它在Toplevel窗口中,按下按钮时可以打开它。...
  • Python Tkinter 画布(Canvas)Python Tkinter 画布(Canvas)组件和 html5 中的画布一样,都是用来绘图的。您可以将图形,文本,小部件或框架放置在画布上。语法语法格式如下:w = Canvas ( master, option=value, ... ...
  • matlab设置画布大小代码脱机手写签名验证的学习表示形式 新增:用于训练模型(使用Pytorch)的代码现在在新的存储库中可用: 该存储库包含使用[1]中描述的训练有素的CNN模型提取脱机手写签名特征的代码和说明。 它还...
  • 这是我对Matplotlib最大的挫折之一.我经常使用栅格数据,例如我想添加色彩图,图例和一些标题.来自matplotlib库的任何简单示例都会导致不同的分辨率,因此重新采样数据.特别是在进行图像分析时,您不需要任何(不需要的)...
  • 设置画布大小2. 两个案例对比分析3. 复习自定义函数案例:餐布桌布设计课堂笔记作业布置1、完成视频中两款餐布桌布的图案设计。2、自己设计一款餐布桌布(可参考网上的图案)。3、多尝试用自定义函数去简化主程序。4、...
  • Tkinter画布自动调整大小

    千次阅读 2021-04-26 18:21:40
    我有一个类,它可以调整一个Canvas实例的大小,以及在该实例上绘制的任何小部件的大小。但是,当我运行代码时,不管窗口的初始尺寸是多少,窗口都会不断地扩展,直到填满整个屏幕。发生这种情况后,窗口的行为与预期...
  • 1 首先,在已经下载好的python文件目录下,找到config-highlight.def文件,我的是在H:\python\python3**\Lib\idlelib**文件夹下。 2.打开文件后,你会看到一些默认的颜色配置,比如经典的颜色配置就是白色背景,...
  • 今天用50行Python代码绘制了星空满天的动图。解释下为什么要做这样一件事,因为昨天是青年节,希望通过这样的方式去表达出每个年轻人都像是星空中的一颗星星,散发着自己的光芒照亮整个夜空。效果如下:我是用 ...

空空如也

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python画布大小