随笔分类 - matplotlib
摘要：[TOC] 之前在legend的使用中，便已经提及了transforms,用来转换参考系，一般情况下，我们不会用到这个，但是还是了解一下比较好 |坐标|转换对象|描述| | | | | |"data" |ax.transData |数据的坐标系统，通过xlim, ylim来控制| |"axes"|a
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摘要：[TOC] 我们可以通过path来修饰Artist, 通过set_path_effects 添加阴影 比之Normal更加有意思的是添加阴影 注意到，上面的例子中，我们用path_effects属性，分别为text和line2D添加了阴影 使Artist变得突出 想要完成这一步不敌，利用stroke
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摘要：[TOC] Path 通过一个(N, 2)的包含(x, y)的点来实例比如，我们想要画一个标准的正方形： 注意到，上面的codes包含了一些path的种类： STOP: 标志着整个path的结束 MOVETO: 提起笔，移动到当前给定的位置 path的第一个点必须是MOVETO 表示提起笔？ LIN
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摘要：[TOC] "matplotlib" 教程学习笔记 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec def index_to_coordinate(i
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摘要：[TOC] "matplotlib" 教程学习笔记 如何使用tight_layout？ tight_layout作用于ticklabels, axis, labels, titles等Artist 简单的例子 下面的例子和constrained_layout中的是一样的，notebook没有显示出其
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摘要：[TOC] "matplotlib" 教程学习笔记 如何干劲利落地使用constrained_layout参数来画图 constrained_layout参数会自动地调整subplots和修饰的位置 constrained_layout和tight_latout比较相似，不过是利用一个约束器？来完成
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摘要：[TOC] "matplotlib" 教程学习笔记 如何创建网格形式的axes的组合呢： 1. subplots() 2. GridSpec 3. SubplotSpec 4. subplot2grid() 第一个例子是利用subplots()和gridspec来创建一个的网格
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摘要：[TOC] "matplotlib" 教程学习笔记 cycler 在教程开始之前，我们需要了解cycler模块 'color''r''g''b' 3 {'color'} {'color': 'r'} {'color': 'g'} {'color': 'b'} 'ec''r''g''b' ValueE
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摘要：[TOC] matplotlib.pyplot.legend 在开始教程之前，我们必须先了解matplotlib.pyplot.legend()，该函数可以用以添加图例。 方法1自动检测 通过这种方式，lendgend()会从artist中获取label属性，并自动生成图例，比如： 或者： 方法2为
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摘要：[TOC] "matplotlib教程" 学习笔记 基本 有俩种Artist：primitives(图形元素）和containers(容器）。primitives是我们需要加入图片的元素，比如线条，矩形，文字等，而容器是放置这些元素的地方，比如Axis,Axes和Figure。标准的用法，应该是先建
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摘要："matplotlib教程" 学习笔记 这部分给出一些简单的示例。 Line Plot "matplotlib.axes.Axes.plot" "matplotlib.pyplot.plot" "matplotlib.pyplot.subplots" "matplotlib.figure.Figur
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摘要："matplotlib教程" 学习笔记 Usage Guide Figure: Axes, title, figure legends等的融合体？ Axes: 通常意义上的可视化数据的图，一个figure可以拥有许多Axes. 难道是，一个figure上可以画不同数据的图，每种图就是一个Axes?
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摘要："matplotlib教程" 学习笔记 pyplot 介绍 注意：pyplot的函数往往也是对象的函数 从上面的例子可以看出，纵坐标是我们给的数据，而横坐标，pyplot会自动从0给予编号。 修饰你的图案 pyplot格式继承自matlab（我不知道）。plot的第三个可选参数是一个格式字符串，代表
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摘要：[TOC] "matplotlib教程" 学习笔记 载入图像为ndarray 显示图像 调取各个维度 利用cmp 获得像素点的RGB的统计 通过clim来限定rgb 标度在下方 插值，马赛克，虚化
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摘要：[TOC] "matplotlib教程" 学习笔记 这篇教程旨在展示如何开始、完善、结束可视化过程。我们将以一些原始的数据为开端，以保存可视化的图片为结尾。在其过程中，我们会展示一些整洁的特性和实用的练习。 Note figure对象是图片的最终体，可能包含1个或多个Axes对象 Axes对象代表独
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