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  • matplotlib 简介

    2016-01-18 19:40:16
    本文大部分内容均翻译自matplotlib官方网站 简介matplotlib是一个开源的用于创建出版质量图表的python 2D绘图库,该项目在2002年由John Hunter启动, matplotlib支持在python脚本和ipython交互式命令行中使用。我们...

    本文大部分内容均翻译自matplotlib官方网站

    简介

    matplotlib是一个开源的用于创建出版质量图表的python 2D绘图库,该项目在2002年由John Hunter启动, matplotlib支持在python脚本和ipython交互式命令行中使用。我们可以使用matplotlib来生成各种高质量的图片,比如矢量图,光栅图。
    先来感受一下matplotlib绘制出来的图片的力量吧,以下图片来自官网:
    这里写图片描述
    matplotlib的作者们为python构建了一个MATLAB式的接口,尤其是当你在Ipython下使用它的时候。你可以使用matplotlib定制你想要的图像。
    顺便插一句,关于matplotlib的作者John Hunter, 他在2012年死于癌症并发症,在matplotlib官网有一个为他发起的项目,有心有力的同学可以去支持一下。
    这里写图片描述 John Hunter(1968-2012)

    matplotlib安装

    1、使用包管理器安装
    在Debian/Ubuntu下: $ sudo apt-get install python-matplotlib
    在Fedore/Redhat下: $ sudo yum install python-matplotlib
    2、使用pip安装

    $ sudo pip install matplotlib

    3、源码编译安装
    源码编译安装首先要解决依赖性问题,matplotlib依赖包很多,一个一个安装比较费劲,好在可以使用包管理器来安装依赖环境

    $ sudo apt-get build-dep python-matplotlib  # Debian/Ubuntu
    $ su -c "yum-builddep python-matplotlib"    # Fedora/Redhat

    接下来从 the PyPI files page下载源码
    解压后运行如下命令

    $ cd matplotlib
    $ python setup.py build
    $ python setup.py install
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  • 作者:catmelo 本文版权归作者所有 链接:https://www.cnblogs.com/catmelo/p/4162101.html 本文参考官方文档:http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 起步 新建一个matplotlib.figure....
  • ##简介使用`cv2`时,尤其是当您使用`jupyter-notebooks`时,面临的主要问题之一是执行`cv2.imshow`内核中断。 除此之外,大多数用户都习惯使用 matplotlib ...## 联系方式 * [作者](https://rupesh.info/) * [Github
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  • 树莓派安装matplotlib

    千次阅读 2019-06-11 21:32:21
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    1、为python3安装pyqt5:

    sudo apt-get install python3-pyqt5

    2、为python3安装matplotlib:
    sudo apt-get install python3-matplotlib

    注意:编写的py文件打开方式要选择环境Python2还是Python3

    附:

    命令(为python2安装matplotlib):

    sudo apt-get install python-matplotlib

    作者:我是你星爷
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/xqf1528399071/article/details/52248023
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • 作者:K同学啊 ???? 精选专栏:《深度学习100例》 ???? 推荐专栏:《小白入门深度学习》 ???? 选自专栏:《Matplotlib教程》 ???? 优秀专栏:《Python入门100题》 你可能需要安装的包 statsmodels seaborn 安装...

    前言

    你可能需要安装的包

    • statsmodels
    • seaborn

    安装命令(在cmd中输入该命令即可)

    • pip install seaborn
    • pip install statsmodels

    如果你不知道如何打开命令行,请看这里:如何打开CMD命令行

    代码实现

    import pandas  as pd
    import numpy   as np
    import seaborn as sns
    sns.set_style("white")
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    
    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息
    

    简单案例

    # 创建测试数据
    np.random.seed(1)
    data = [sorted(np.random.normal(0, std, 100)) for std in range(1, 5)]
    
    # 1行 1列 ,长4英寸 宽4英寸
    fig, ax1= plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(4, 4), sharey=True)
    
    ax1.set_title('默认的小提琴图')
    ax1.set_xlabel('X轴')
    ax1.set_ylabel('Y轴')
    ax1.violinplot(data)
    
    plt.show()
    

    稍复杂案例

    def adjacent_values(vals, q1, q3):
        upper_adjacent_value = q3 + (q3 - q1) * 1.5
        upper_adjacent_value = np.clip(upper_adjacent_value, q3, vals[-1])
    
        lower_adjacent_value = q1 - (q3 - q1) * 1.5
        lower_adjacent_value = np.clip(lower_adjacent_value, vals[0], q1)
        return lower_adjacent_value, upper_adjacent_value
    
    def set_axis_style(ax, labels):
        ax.get_xaxis().set_tick_params(direction='out')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.set_xticks(np.arange(1, len(labels) + 1))
        ax.set_xticklabels(labels)
        ax.set_xlim(0.25, len(labels) + 0.75)
        ax.set_xlabel('X轴')
    
    # 创建测试数据
    np.random.seed(1)
    data = [sorted(np.random.normal(0, std, 100)) for std in range(1, 5)]
    
    # 1行 2列 ,长9英寸 宽4英寸
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4), sharey=True)
    
    ax1.set_title('默认的小提琴图')
    ax1.set_ylabel('Y轴')
    ax1.violinplot(data)
    
    ax2.set_title('自定义的小提琴情图')
    parts = ax2.violinplot(
            data, showmeans=False, showmedians=False,
            showextrema=False)
    
    for pc in parts['bodies']:
        pc.set_facecolor('#D43F3A')
        pc.set_edgecolor('green')
        pc.set_alpha(1)
    
    quartile1, medians, quartile3 = np.percentile(data, [25, 50, 75], axis=1)
    whiskers = np.array([
        adjacent_values(sorted_array, q1, q3)
        for sorted_array, q1, q3 in zip(data, quartile1, quartile3)])
    whiskersMin, whiskersMax = whiskers[:, 0], whiskers[:, 1]
    
    inds = np.arange(1, len(medians) + 1)
    ax2.scatter(inds, medians, marker='o', color='white', s=30, zorder=3)
    ax2.vlines(inds, quartile1, quartile3, color='k', linestyle='-', lw=5)
    ax2.vlines(inds, whiskersMin, whiskersMax, color='k', linestyle='-', lw=1)
    
    # 设置X轴
    labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
    for ax in [ax1, ax2]:
        set_axis_style(ax, labels)
    
    plt.show()
    

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