python 实现绘制整齐的表格

本文介绍如果使用python汇总常用的图表,与Excel的点选操作相比,用python绘制图表显得比较比较繁琐,尤其提现在对原始数据的处理上.但两者在绘制图表过程中的思路大致相同,Excel中能完成的工作python大多也能做到.为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程,我们在汇总图表的代码中进行注解,说明每一行代码的具体作用.并在文章的最后给出了自定义字体和图表配色的对应表. 准备工作 import numpy as np import pandas as pd #导入图表库以进行图表绘

在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib. Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效:matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似. 下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图. 一.图形绘制 直方图 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp mu=100 sigma=2

导语:使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态 html 页面结果展示. 不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示.本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示. Plotly简介 Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具,提供了与主流数据分析语言交互的API(如:Pyt

目录 需求: 先实现个差不多的 需求代码: 总结 需求: 需求简单:但是感觉最后那部分遍历有意思:S型数组赋值,考虑到下标,简单题 先实现个差不多的 m = 5 cols = 9 rows = 4 nums = [0, 1] array = [[-1 for _ in range(9)] for _ in range(4)] i, j = 0, 0 t = 0 index = -1 while t < cols * rows: if i % rows == 0 and i > 0: j +=

概述 在之前的风资源分析文章中,有提到过用widrose包来进行玫瑰图的绘制,目前的可视化绘图包有很多,但是最基础和底层的,本人认为还是matplotlib,有时候为了画1-2个图就去安装一个包,好麻烦,我就是个安装软件的渣渣,所以,推己及人,我也研究了一下,matplotlib画玫瑰图的方法,废话不多说,开始咯~~~ 风能玫瑰图 玫瑰图是气象科学专业统计图表,用来统计某个地区一段时期内风向.风速发生频率,又分为"风向玫瑰图"和"风速玫瑰图".本文中的玫瑰图是将风速

大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

本文实例讲述了Python图形绘制操作之正弦曲线实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 要画正弦曲线先设定一下x的取值范围,从0到2π.要用到numpy模块. numpy.pi 表示π numpy.arange( 0 , 2π ,0.01)  从0到2π,以0.01步进. 令 x=numpy.arange( 0, 2*numpy.pi, 0.01) y=numpy.sin(x) 画图要用到matplotlib.pyplot模块中plot方法. plot(x,y) pyplot.plot.sh

海豚 本文例子主要展示了如何使用补丁.路径和转换类绘制和操作给定的顶点和节点的形状. 测试可用. import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle, PathPatch from matplotlib.path import Path from matplotlib.transforms import Affine2D import numpy as n

生活中经常会碰到多个excel表格汇总成一个表格的情况,比如你发放了一份表格让班级所有同学填写,而你负责将大家的结果合并成一个.诸如此类的问题有很多.除了人工将所有表格的内容一个一个复制到汇总表格里,那么如何用Python自动实现这些工作呢~ 我不知道有没有其他更方便的合并方法,先用Python实现这个功能,自己用就很方便了. 比如,在文件夹下有如下7个表格(想象一下有100个或更多的表格需要合并) 作为样例,每个表格的内容均为 运行程序,将7个表格合并成了test.xls 打开test.xls

本文主要研究的是使用Python+pillow绘制矩阵盖尔圆的一个实例,具体如下. 盖尔圆是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔圆有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔圆的并集之中. 定理2:将矩阵A的全体盖尔圆的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔圆组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔圆组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值. 与盖尔圆定理有关的几个推论为: 推论1:孤立盖尔圆中恰好包含一个特征值. 推论2

本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

旋转椭圆 实例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Ellipse delta = 45.0 # degrees angles = np.arange(0, 360 + delta, delta) ells = [Ellipse((1, 1), 4, 2, a) for a in angles] a = plt.subplot(111, aspect='equal