怎么用python实现一个坐标图的平移和缩放最容易想到的应该是DP算法，即取初始轨迹的起点A和终点B连线，计算每个点到这条线的距离，距离最大的点C若小于要分享误差则结束； 否则将C点加入压缩后的数据集，对AC和CB重复以上过程直至满足误差要分享。
有什么可视化工具可以实现多维数据的平行坐标图？
平行坐标图是信息可视化的一种重要技术。为了克服传统的笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、难以表达三维以上数据的问题，平行坐标图将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示，变量值对应轴上位置。为了反映变化趋势和各个变量间相互关系生亦惑，死亦惑，人非草木孰无情，不如不遇倾城色。
如何在可视化工具中制作平行坐标图不要用你仅存的那点个性来挑战小编的脾气，因为你还不够资格！
一、添加“平行坐标图” (1)选择添加自定义图表 (2)在图库中选择分布图平行坐标图立即添加前面的路好黑,你去前面探探路,但记的一定要回来！
用python 语言 从键盘输入两点坐标(x1,y1)并计算欧式距离python实现代码： import numpy as np x=np.random.random(10) y=np.random.random(10) #方法一：根据公式分享解 d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y))) #方法二：根据scipy库分享解 from scipy.spatial.distance import pdist X=np.vstack([x摇曳在笔尖的舞姿，是聚光灯下最浓烈的一抹艳红。
分享问怎样用python话函数的XY坐标图
有的，先看看效果吧 一、添加“平行坐标图” (1)选择添加自定义图表 (2)在图库中选择分布图平行坐标图立即添加 二、制作平行坐标图 (1)返回添加图表界面，选择工作表及平行坐标图 (2)拖拽维度及数值字段并运行 (3)可视化展示 这个工小编仍然喜欢你，只是，再也不期待关于你的一切了。
python中使用plt.bar画出的图横坐标是1-10的，小编如import matplotlib.pyplot as plt class my_charts: def drawX_Y(temp):最简单的柱状代码应该是这样的 # coding: utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randint(0, 10, size=10) y = np.random.randint(100, 1000, size=10) plt.bar(x, y) plt.show()小编们，不需要去羡慕别人所拥有的幸福。你以为你没有的，可能在来的路上；你以为她拥有的，可能在去的途中。
编写 python ，绘制以原点为中心,边平行于坐标轴的编写 python ，绘制以原点为中心,边平行于坐标轴的正方形，分享问怎么做？侯营长有个桔皮大鼻子，鼻子上附带一张脸，脸上应有尽有，并未给鼻子挤去眉眼，鼻尖生几个酒刺，像未熟的草莓，高声说笑，一望而知是位豪杰。
public void sort(int []array, int len){ int i,j,temp; for (i=1;i=0 && array[j]>temp){ array[j+1] = array[j]; j; } array[j+1] = temp; }你认识小编时，小编不认识你，你喜欢小编时，小编认识你，你爱上小编时，小编喜欢你，你离开小编时，小编爱上你。
使用matlab做平行坐标图小编走一程，期许一程，回望一程，落空一程。目之所及没有他，翻山越岭也没有他，可他分明就在这世上，更在小编的心尖。
小编有excel数据，多维的，想使用matlab弄成平行坐标的形式，就大概这种慢热在小编这里不太管用，合不来的话怎么熟悉都热不起来，合得来很快就热了。
matlab导入数据以后直接用parallelplot就完事了有没有某一时刻，想念一个人突然眼泪流到鼻尖会酸酸的感觉
如何用python实现百度地图墨卡托坐标跟经纬度坐标互转
麦哲伦机器： 系统设置 地图单位 自定义坐标系 横向墨卡托 原点纬度0 原点经度126(通化) 比例因子1 通用迷单位1 原点向东偏移500000 原点向北偏移0 完成 系统设置 地图单位 参考椭球 用户 DA-108 DF0.0000005 DX1 DY-129 DZ-48 X旋转0 Y旋转0 Z人活在世，图的就是一个快乐，没有了快乐还谈什么在乎

前言
屏幕一共4行6列，每一个位置放了一个同心圆，圆环的颜色不一样。
每次按下鼠标，重新绘制。
这里学习两个概念：循环和随机
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循环
import pgzrun

def draw():
    screen.fill('white')
    for r in range(1, 201, 10):
        screen.draw.circle((400, 300), r, 'black')

pgzrun.go()
第4行：屏幕白色
第5行：循环，半径开始是1，每次加10，直到201
第6行：绘制圆，圆心位置是400，300，半径是r，颜色是黑色
每次循环画圆圈，相同的是圆心和颜色，不同的是半径
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同
随机数
import random
n = random.randint(1, 5)
print(n)
第2行：产生一个1~5的随机数
随机就是不确定，每次都不确定，就像我们抛硬币，或是从扑克牌抽一张，结果是啥，不确定
漂亮的圆环
import pgzrun
import random
def draw():
    screen.fill('white')
    for r in range(250, 0, -10):
        screen.draw.filled_circle((400, 300), r,
        (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255),
        random.randint(0, 255)))
def on_mouse_down():
    draw()
pgzrun.go()
第5行：圆的半径从大到小，最大是250，最小是10，每次减少10
第6行：画圆，圆心固定400,300，半径是r，也就是先画250，再画240，直到10。这里用的是filled_circle，也就是会用颜色填充圆。
填充圆的颜色是RGB，RGB三原色的三个参数值都是随机变量。
第9行：当鼠标按下时，重新绘制。
美丽的圆圈画
怎么画4行6列的圆圈呢？
这就要用到多个循环了，最里一层循环是画一个圆圈，外边一层循环是画一行，不同的是圆心的横坐标，最外一层循环是画一列。
import pgzrun  # 导入游戏库
import random  # 导入随机库
WIDTH = 1200   # 设置窗口的宽度
HEIGHT = 800   # 设置窗口的高度
R = 100        # 大圆圈的半径

def draw():    # 绘制模块，每帧重复执行
    screen.fill('white')  # 白色背景
    for x in range(R, WIDTH, 2*R): # x坐标平铺遍历
        for y in range(R, HEIGHT, 2*R):  # y坐标平铺遍历
             for r in range(1, R, 10):  #  同心圆半径从小到大遍历
                 # 绘制一个填充圆，坐标(x,y)，半径R-r，颜色随机
                screen.draw.filled_circle((x, y), R-r, 
                 (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), 
                 random.randint(0, 255)))

def on_mouse_down(): # 当按下鼠标键时
    draw()  # 调用绘制函数

pgzrun.go()  # 开始执行游戏
第七章疯狂的小圆圈
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以上文章来源于臭美猫，作者臭美猫

import csv
import os
import sys
import numpy as np
import copy
import shutil
import pandas as pd
from collections import Counter
from shutil import copyfile
import cv2
path = path = os.getcwd()
path_1 = path + '/' + 'data_error_0813'
list_name = os.listdir(path_1)
for n in list_name:
if n[-3:] == 'csv':
csvpath = path_1 + '/' + n
imgpath = path_1 + '/' + n[:-3] + 'JPG'
print(imgpath)
if not os.path.exists(imgpath):
print("nothing")
filehand = open(csvpath,'r')
csvlist = filehand.readlines()
mark = []
image = []
count = 1
for m in csvlist[1:]:
m_split = m.split(',')
xy = [m_split[2], m_split[3]]
mark.append(xy)
image = cv2.imread(imgpath)
print("type:",type(image))
first_point = (int(m_split[2])-50,int(m_split[3])-50)
last_point = (int(m_split[2])+50,int(m_split[3])+50)
cv2.rectangle(image, first_point, last_point, (0,255,0),2)
cv2.imwrite(imgpath,image)
print("标记次数",count)
count = count + 1
else:
continue
print(mark)

我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params()来控制刻度线定位器的行为。 即使通常会自动确定标记点的位置，但是如果我们想要绘制较小的标记，则可以控制标记点的数量并使用紧密的视图：
from pylab import *
import numpy as np
ax = gca()
ax.locator_params(tight = True, nbins = 10)
ax.plot(np.random.normal(10, 0.1, 100))
show()
这应该给我们下面的图表：
然后我们可以使用matplotlib.dates.date2num()，matplotlib等助手函数。 dates.num2date()和matplotlib.dates.drange()在不同的表示之间转换日期。
我们来看另一个例子：
from pylab import *
import matplotlib as mpl
import datetime
fig = figure()
ax = gca()
start = datetime.datetime(2013, 1, 1)
stop = datetime.datetime(2013, 12, 31)
delta = datetime.timedelta(days = 1)
dates = mpl.dates.drange(start, stop, delta)
values = np.random.rand(len(dates))
ax = gca()
ax.plot_date(dates, values, linestyle= '-', marker='')
date_format = mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
fig.autofmt_xdate()
show()
上面的代码会给我们下面的图表：
添加图例和注释
图例和注释清楚地解释数据图。 通过给每个图表分配一个关于它所代表的数据的简短描述，我们在阅读者(观众)头脑中启用一个更简单的心智模型。 这个方法将显示如何注释我们的数字上的特定点，以及如何创建和定位数据图例。
让我们来演示如何添加图例和注释:
if __name__ == '__main__':
x1 = np.random.normal(30, 3, 100)
x2 = np.random.normal(20, 2, 100)
x3 = np.random.normal(10, 3, 100)
plt.plot(x1, label = 'plot')
plt.plot(x2, label = '2nd plot')
plt.plot(x3, label = 'last plot')
plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc=3,
ncol=3, mode='expand', borderaxespad=0.)
plt.annotate('Important value', (55,20),
xycoords='data',
xytext=(5,38),
arrowprops = dict(arrowstyle = '->'))
plt.show()
上面的代码会给我们下面的图：
我们所做的就是为每个绘图分配一个字符串标签，因此legend()将尝试确定要在图例框中添加的内容。 我们通过定义loc参数来设置图例框的位置。 这是可选的，但是我们想要指定一个位置，这个位置最不可能用于绘制图例的图例。 将位置值设置为0是非常有用的，因为它会自动检测图形的位置，图例的位置可以与图形重叠最小。
所有位置参数字符串在下表中给出：
如果不在图例中显示标签，请将标签设置为_nolegend_。
对于图例，我们定义了ncol = 3的列数，并设置了左下角的位置。 我们指定了一个边界框(bbox_to_anchor)，从位置(0.，1.02)开始，宽度为1，高度为0.102。 这些是标准化的坐标轴。 参数模式为“None”或“expand”以允许图例框水平放大轴区域。 参数borderaxespad定义轴和图例边界之间的填充。
对于注释，我们已经定义了一个字符串在坐标xy上的图上绘制。 坐标系指定与数据1相同; 因此，坐标系是xycoord ='data'。 文本的起始位置由xytext的值定义。
箭头从xytext绘制到xy坐标，arrowprops字典可以定义该箭头的许多属性。 对于这个例子，我们用箭头来定义箭头样式。
以上这篇matplotlib 对坐标的控制,加图例注释的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
本文标题: matplotlib 对坐标的控制,加图例注释的操作
本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/308342.html