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      python繪圖初步

      來(lái)源:千鋒教育
      發(fā)布人:xqq
      時(shí)間: 2023-11-06 19:37:30 1699270650

      Matplotlib:主要就是學(xué)習(xí)這個(gè)模塊,用來(lái)繪制二維圖:線圖,直方圖,餅圖,散點(diǎn)圖以及誤差線圖等??梢苑奖愕亩ㄖ茍D形的類型,顏色,粗細(xì),字體大小,Matplotlib目前包含了37個(gè)不同的模塊,如matlab,mathtext,finance,dates

      這個(gè)模塊不在標(biāo)準(zhǔn)python自帶的庫(kù)中,需要自行下載安裝,頗費(fèi)經(jīng):

      ForstandardPythoninstallationsyouwillalsoneedtoinstallcompatibleversionsofsetuptools,numpy,python-dateutil,pytz,pyparsingandsixinadditiontomatplotlib.

      就是,要裝Matplotlib需要裝numpy。dateuil,pytz等等這一堆東西,

      1.裝Matplotlib,下載了matplotlib-1.4.3.win-amd64-py2.7.exe

      2.裝numpy,下載了numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe

      3.裝dateutil,下載datautil之后,cd到其解壓目錄,pythonsetup.pyinstall安裝,安裝之后重新打開python交互窗口,importdateutil看看

      4.裝pyparsing,下載datautil之后,cd到其解壓目錄,pythonsetup.pyinstall安裝,安裝之后重新打開python交互窗口,importpyparsing看看

      5.裝six:官網(wǎng)下載:http://www.pythonhosted.org/six/,我下載的是six-1.8.0的源碼包,解壓之后,到解壓目錄,命令行執(zhí)行直接pythonsetup.pyinstall就可以安裝完成

      簡(jiǎn)介:1、numpyandscipy:numpy提供了矩陣和向量類,而scipy依賴numpy,它封裝了科學(xué)計(jì)算的算法。簡(jiǎn)單的說(shuō),numpy提供對(duì)象,scipy提供了算法。2、matplotlib:繪圖功能基本上可以與matlab媲美,它的特色是可以嵌入類似tex語(yǔ)言的數(shù)學(xué)公式,這樣就可以方便地對(duì)圖添加數(shù)學(xué)公式。這個(gè)功能很方便,我以前想對(duì)圖的標(biāo)題添加上下標(biāo)而不得,現(xiàn)在問題很好地解決了。matlab繪圖確實(shí)方便,但我選擇matplotlib的另一個(gè)重要原因就是matplotlib畫的圖很漂亮,可能是我matlab太差吧,但是同樣是默認(rèn)繪圖參數(shù),matplotlib繪制的圖看起來(lái)就是舒服許多,曲線非常平滑,沒有鋸齒。它的文檔非常豐富,而且它的demo圖非常豐富。如果你要繪制二維圖形,先到它網(wǎng)上去尋找一個(gè)漂亮的圖,然后copy的代碼,稍微修改一下,就能畫出非常專業(yè)的二維圖。3、mayavi2:繪制的三維圖非常好看,我第一次看到它繪制的向量場(chǎng)圖,那種驚訝之狀無(wú)法形容。4、sympy:符號(hào)計(jì)算庫(kù),函數(shù)名稱類似maple。

      今天大致了解了下pythonmatlab模塊繪圖初步,目前會(huì)簡(jiǎn)單的從已經(jīng)生成的topmem和cputxt文件中獲取cpu和mem的利用率及值,繪制圖像顯示出來(lái),做的還比較簡(jiǎn)陋,就是已經(jīng)生成的數(shù)據(jù)去打圖像,那么后續(xù)的研究方向是如何邊取值邊打印呢?以及繪制較復(fù)雜,完美的圖表,收藏的連接講的還是比較簡(jiǎn)單,有空了會(huì)細(xì)細(xì)的再都一遍,今天大部分時(shí)間幾乎都是裝matlab這個(gè)模塊上了~

      importmatplotlib.pyplotasplt

      x=range(0,200)

      >>>f=open('E:\\mmm.txt').readlines()

      >>>y=[]

      >>>y1=[]

      >>>foriinf:

      y.append(string.atoi((i.split()[2]).split('%')[0]))

      y1.append(string.atoi((i.split()[6]).split('K')[0])/1024)

      plt.plot(x,y,'r')

      plt.plot(x,y1,'g')

      plt.show()

      split直接就非常直觀的把mmm里面的各項(xiàng)數(shù)值切開了,哇哈哈

      以上內(nèi)容為大家介紹了python繪圖初步,希望對(duì)大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí),請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://www.jsszjs.cn/

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