Matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。 而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备,并且 Gallery页面中有上百幅示例图,打开之后都有源程序。 因此如果需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。
Matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。 而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备,并且 Gallery页面中有上百幅示例图,打开之后都有源程序。 因此如果需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。
Matplotlib 是 Python 中最强大的数据可视化库之一,但其默认样式较为基础。 通过定制化设计,可以创建专业、精美的图表。 本节作为 matplotlib 的入门介绍,将较为深入地挖掘几个例子, 从中理解和学习 matpl...
2025-05-13
一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis),在 Matplotlib 中用轴表示一个绘图区域,可以将其理解为子图。 前文的第一个例子中,绘图对象只包括一个轴,因此只显示了一个轴(子图)。 我们可以使用 subplot() ...
2025-05-8
一幅图有许多需要配置的属性,例如颜色、字体、线型等等。 绘图时并不需要对这些属性进行配置,许多都直接采用了 Matplotlib 的缺省参数值。 配置 Matplotlib 参数 Matplotlib 将缺省配置保存在一个文件中,通过...
2025-05-8
matplotlib API 包含有三层: backend_bases.FigureCanvas : 图表的绘制领域 backend_bases.Renderer : 知道如何在 FigureCanvas 上如何绘图 artist....
2025-05-13
为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。