摘要：
我们的数据 我们将使用本教程的帖子中的数据。它包含许多公司的销售信息。 控制样式 Matplotlib中提供了许多样式，以使您可以根据需要定制可视化。要查看样式列表，可以使用 style。 您可以使用以下方法激活样式： 现在，让我们重新绘制上面的图，以查看其外观： 样式控制着很多东西，例如颜色，线宽 阅读全文
posted @ 2020-04-16 16:30
Leon&Joker
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摘要：
将numpy数组绘制为图像¶ 因此，您将数据存储在numpy数组中（通过导入或生成）。让我们渲染它。在Matplotlib中，这是使用imshow()函数执行的。 在这里，我们将获取绘图对象。该对象为您提供了一种从提示操作图形的简便方法。 将伪彩色方案应用于图像图 伪彩色是增强对比度和更轻松地可视化 阅读全文
posted @ 2020-04-16 15:51
Leon&Joker
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摘要：
如果为plot()命令提供单个列表或数组 ，则matplotlib假定它是y值的序列，并自动为您生成x值。 由于python范围从0开始，因此默认x向量的长度与y相同，但从0开始。因此x数据为 。[0, 1, 2, 3] plot()是一个通用命令，它将接受任意数量的参数。例如，要绘制x与y的关系， 阅读全文
posted @ 2020-04-16 15:48
Leon&Joker
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