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2021-05-26 07:24:00
我想保持画布位图的大小相同,因为当我将自定义视图添加到LinearLayout时显示具有不同大小的画布,并且想要将画布的大小设置为位图对象。代码设置画布大小 - Android
部分:
public class TESTActivity extends Activity {
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
LinearLayout l = new LinearLayout(this);
l.setOrientation(1);
Button b1 = new Button(this);
Button b2 = new Button(this);
View mV = new MyView(this);
l.addView(b1);
l.addView(b2);
l.addView(mV);
setContentView(l);
}
public class MyView extends View {
public MyView(Context c) {
super(c);
mBitmap = Bitmap.createBitmap(480, 300, Bitmap.Config.ARGB_8888);
mCanvas = new Canvas(mBitmap);
...
}
...
}
}
2011-12-27
jj-aa
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今
日
鸡
汤
风朝露夜阴晴里,万户千门开闭时。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
代码较少
图形美观
功能齐全
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#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#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)#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)#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])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])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)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)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])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])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])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])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])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])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])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])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','+'])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')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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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
(2) 画笔控制命令
(3) 全局控制命令
(4) 其他命令
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
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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 1 bd 表示该边界的宽度,默认的宽度是 2 2 bg 它代表了画布的背景颜色 3 confine 它被设置为使画布unscrollable以外的滚动区域 4 cursor 在画布上设置光标为箭头、圆、点等 5 height 它代表了画布在垂直方向上的大小 6 highlightcolor 设置当获得焦点时突出显示的颜色 7 relief 表示边框的类型,可能的值包括SUNKEN, RAISED, GROOVE, and RIDGE. 8 scrollregion 表示为包含画布区域的坐标的元组 9 width 设置画布的宽度 10 xscrollincrement 如果它被设置为正值,画布只放置到该值的倍数 11 xscrollcommand 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 12 yscrollincrement 像xscrollincrement一样工作,但是控制垂直移动 13 yscrollcommand 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 :
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 :
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。
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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:... -
ai怎么调整画布尺寸? ai设置画布大小的两种方法
2020-12-22 12:25:35方法一:1、如果我们还没有新建画布,那么我们可以在新建画布前设置好我们想要的尺寸。2、打开ai的软件,执行菜单栏中的文件—新建,或者直接按快捷键Ctrl+N,会弹出一个新建文档的选框,如下图所示。3、在新建文档... -
python画图时设置分辨率和画布大小的实现(plt.figure())
2021-01-13 06:31:55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')... -
在Matplotlib中设置绘图画布的大小
2021-01-13 06:31:54这是我对Matplotlib最大的挫折之一。我经常使用光栅数据,...这将提供更大(整体)的输出图像,但轴区域的大小仍然相同。 如果有一个像.set_scale()这样的figure或axes属性来强制实现真正的1对x输出,这可能会很好。 -
设置canvas画布大小
2021-01-12 14:17:23设置canvas画布大小的方法: // 方法一 <canvas id="test" width="100px" height="100px"></canvas> //方法二:通过js实现 <canvas id="test"></canvas> <script> var canvas = ... -
使Python turtle窗口大小与画布大小相同
2021-01-14 17:22:50我已经将画布大小和坐标系设置为相等,因此1像素等于1像素。例如,黑框应该从画布的左下角开始,就像我告诉它的那样,但是它的位置是一个红色的边框。如果您在运行代码后手动调整窗口大小,无论您在试图重叠红色边框... -
canvas使用CSS设置画布大小的问题
2021-09-23 10:30:50canvas(一)用CSS设置画布大小遇到问题举例:那么如何正确改变canvas的默认大小设置画布大小后样式会重置本篇文章转载至: HTML5高级程序设计,遇到了canvas显示问题。 canvas默认画布大小:300*150 用CSS设置画布... -
python设置分辨率和调整画布大小
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 -
python sns画布大小设置
2020-08-13 22:15:38plt.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()