python语言作图,python 作图

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大家好,今天小编关注到一个意思的话题,就是关于python语言作图问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python语言作图的解答,让我们一起看看吧。

  1. 如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像?
  2. 如何使用matplotlib进行图像处理?
  3. 仅就作图而言,python和matlab有可比性吗?
  4. python画图怎么换行?

如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像

这里推荐两个可视化包—pyecharts和seaborn,相对matplotlib来说,代码量更少,绘制出来的图更美观,使用起来更简单也更快捷,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要介绍如下

pyecharts:这个是基于Echart图表的一个类库,主要基于web浏览器进行显示,绘制的图形比较多,包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等,代码量很少,而且很灵活,绘制出来的图形很美观,如下:

python语言作图,python 作图-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
图片来源网络,侵删)

1.柱状图

测试代码如下:

python语言作图,python 作图-第2张图片-芜湖力博教育咨询公司
(图片来源网络,侵删)

运行截图:

2.漏斗图

测试代码如下:

python语言作图,python 作图-第3张图片-芜湖力博教育咨询公司
(图片来源网络,侵删)

如何使用matplotlib进行图像处理

个人认为,Matplotlib在图像处理方面并不是特别的擅长,首先Matplotlib自身仅支持PNG图像的导入如果想要导入并显示其他格式的图像,需要依靠Pillow库才能实现;其次图像处理说白了就是数组计算处理,而这主要是依靠numpy来实现的,仅靠Matplotlib自身的方法能实现的功能非常有限。

但是,有总比没有强,今天我们就用下面这张头条免费提供的图来讲解一下如何使用Matplotlib进行简单的图像处理。

想要处理图像,要做的第一步工作就是将图像转换成我们能够识别的格式,Matplotlib的image函数集提供了一个方法——imread,该方法可将PNG格式的图像转换成numpy数组。

import matplotlib.image as mpimg

import os

picName= os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+'/1.png'

img=mpimg.imread(picName)

仅就作图而言,python和matlab有可比性吗?

这个问题有点意思,MATLAB与Python之争很早开始了。

MATLAB可是如雷贯耳,数学工程相关专业的、工程师基本都会使用到它,功能强大,提供了各种可用来绘制数据图形的函数。

Python不仅是一门语言,更是一个生态,有丰富的第三方库来绘图,如matplotlib,还有在此基础封装得更高级的seaborn。

稍微总结了一下,常用的数据图表如下图所示,对于这些图表,MATLAB和Python都能够实现,几乎没有差异。

Python免费且开源;而MATLAB的价格,永久授权版:15500元,按年付费:6200元,还是有点贵的。

很多时候,MATLAB的代码更简洁。

Python的面向对象开发让Python更简单、更优雅;

Python是一个生态,支持更多图像处理的包和工具集。

说实在话,Python作图要比matlab要丰富且好看不少,我Python和matlab都有在使用,如Python的Matplotlib、Seaborn做静态图就非常不错,特别是Seaborn,色彩比Matplotlib1.x

版本要好得多,就官方而言,Seaborn是一个带着定制主题和高级界面控制的Matplotlib扩展包,能让绘图变得更轻松,方便我们数据可视化。

还有PyEcharts,这个工具包封装了百度的echarts开源库,可以利用

echarts.js去做很多动态图,常见的地图热力图、时序图、饼图等都可以很简单地显现出来。而且安装方法还特别地简单,一个命令就完成的事情。

Github地址为***s://github***/pyecharts/pyecharts。

pip install pyecharts

python与matlab 比作图,就相当于用自己的短处去比别人的长处。

matlab作为数学界专业的绘图,可以实现非常专业深入的函数计算,然后绘图,这是python无法比拟的。

但是python有自己擅长的领域,同时借助三方模块绘制基本图形也是非常不错的,也比较简单。

感谢邀请

首先,我们需要明确一点,Python和Matlab都是非常强大的编程语言和开发环境,它们各自有着自己的优势和适用场景。而作图只是它们众多功能当中的一个方面,因此不能简单地说谁作图更好或者更适合。下面我们就来从几个方面进行比较,看看Python和Matlab作图的差异和相似之处。

1. 图形界面和绘图[_a***_] Matlab的图形界面和绘图窗口非常直观和易于使用。你可以通过简单的拖拽和点击创建各种类型的图形,例如线图、柱状图、散点图等等。同时,Matlab还提供了许多内置的绘图函数和工具,使得你可以快速地生成和编辑图形。 而Python的作图主要依赖于matplotlib库。虽然matplotlib的功能非常强大,但是它的图形界面和绘图窗口相比于Matlab来说还是稍微复杂一些。在matplotlib中,你需要通过编写代码来创建和编辑图形,这需要一定的编程基础。不过,对于一些高级的图形绘制和数据分析,matplotlib的功能是非常全面的。

2. 绘图函数和语法 Matlab的绘图函数和语法相对较为简洁明了,例如使用plot()函数来绘制线图,使用bar()函数来创建柱状图等等。这些函数的参数设置也相对简单,可以让你快速地生成各种类型的图形。 而Python的matplotlib库则提供了更多的绘图函数和语法。例如,你可以使用pyplot模块来创建各种类型的图形,例如线图、柱状图、散点图等等。时,你还可以使用其他扩展库来进行更高级的图形绘制,例如seaborn、plotly等等。

3. 三维图形和数据处理 在三维图形绘制方面,Matlab的优势非常明显。它提供了许多内置的三维图形函数和工具,可以让你轻松地创建各种复杂的三维图形。同时,Matlab还具有强大的数据处理能力,可以让你轻松地进行数据分析和处理。 而Python的matplotlib库也可以进行三维图形绘制,但是相比于Matlab来说还是稍显不足。不过,Python的其他扩展库例如may***i、pyvista等等可以提供更加强大的三维图形绘制能力。在数据处理方面,Python的pandas、numpy等库也有着强大的数据处理能力。

就作图后处理这一块,MATLAB绝对要比Python强。平时经常作图的人肯定有这种经历,一张图做出来后肯定要经过各种调整才可以使用,比如调整字体大小,曲线颜色等。用Python则需要添加相应的代码,而MATLAB除了用代码实现外还可以直接从图片上设置需要的参数,非常方便。我现在论文中的数据图基本都是先用Python得到实验数据,然后用MATLAB做的。下面重点分享怎样用MATLAB作图,及后处理。

***设我们要用MATLAB画两个sin函数的曲线,我们可以不管曲线的格式,先将曲线画出来

曲线做好后,我们直接可以在图上添加或者修改相应的参数。比如

编辑—图形属性—点击轴—点击X/Y轴并在下面的空白框里输入名称

视频加载中...

点击轴—字体

python画图怎么换行?

Windows换行符是'\r\n',

Unix/Linux的换行符为'\n',

Mac的换行符为'\r',

在python中,对换行符进行了统一处理,定义为'\n。

在 Python 中,可以使用"\n"来表示换行。例如,如果你想在图形中添加多行文本,可以使用以下代码:

 

text = "This is a line of text.\nThis is another line of text."

 

然后,你可以将 text 变量作为参数传递给图形库的相关函数,例如 matplotlib.pyplot.text() ,来绘制带有换行的文本。

请注意,具体的图形库可能会有不同的换行方式,因此请查阅相关文档以获取更详细的信息

到此,以上就是小编对于python语言作图的问题就介绍到这了,希望介绍关于python语言作图的4点解答对大家有用

标签: python 作图 图形