神速利用Python可视化学工业具Matplotlib

依据什么选择Python可视化工具 你擅长的语言

希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
如果在做分析时养成使用这种方法的习惯,你应该可以快速定制出任何你需要的图像。

  在调研matplotlib动态绘制曲线方法中,和matlab相似有animation方法和交互式绘图,但是animation方法灵活性不高,不太适合路径的实时动态显示,本文最后采用交互式绘图模(interactive
mode)。具体参见

而我尝试去学习Bokeh,因为很难读懂而很困难。

在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。
下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。

图片 1

图片 2

准备开始,我先引入库并读入一些数据:

  最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似)。

比较起来,我最擅长的是Python语言,我绘制的图形主要是嵌入平面文章中,所以我的工具搭配是jupyter
lab,练习、测试的主战场;vscode,微软的开源Python编辑器;Matplotlib,主攻的Python绘图库;graphviz,辅助工具,绘制简单的网络结构图。

到目前为止,我一直用jupyter
notebook,借助%matplotlib内联指令来显示图形。但是很多时候,需要以特定格式保存数字,和其他内容一起展示。

  当绘图语句中加入pl.ion()时,表示打开了交互模式。此时python解释器解释完所有命令后,给你出张图,但不会结束会话,而是等着你跟他交流交流。如果你继续往代码中加入语句,run之后,你会实时看到图形的改变。当绘图语句中加入pl.ioff()时或不添加pl.ion()时,表示打关了交互模式。此时要在代码末尾加入pl.show()才能显示图片。python解释器解释完所有命令后,给你出张图,同时结束会话。如果你继续往代码中加入语句,再不会起作用,除非你关闭当前图片,重新run。

”matplotlib学习笔记“是一个长期写作计划,将分为三个部分:基础篇、中级篇、高级篇。

为什么对matplotlib都是负面评价?

  Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac,
Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。Anaconda官方地址:

你真的要绘制这样的图吗?

图片 3

  matplotlib
是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。其中,matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API,方便用户快速绘制2D图表,它的文档相当完备,并且
Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。matplotlib官方地址:

本篇将:对如何选择适合你的Python可视化工具提出一些建议;给出我使用的Python可视化工具组合。

用sharey = True这个参数,以便yaxis共享相同的标签。

代码示例:

如果你不熟悉该工具的开发语言,学习的过程将是非常痛苦的。

下面是一个货币格式化函数,可以优雅地处理几十万范围内的美元格式:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Mar 25 23:28:29 2017

@author: wyl
"""

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
import numpy as np
import math

plt.close() #clf() # 清图 cla() # 清坐标轴 close() # 关窗口
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.axis("equal") #设置图像显示的时候XY轴比例
plt.grid(True) #添加网格
plt.ion() #interactive mode on
IniObsX=0000
IniObsY=4000
IniObsAngle=135
IniObsSpeed=10*math.sqrt(2)  #米/秒
print('开始仿真')
try:
  for t in range(180):
    #障碍物船只轨迹
    obsX=IniObsX+IniObsSpeed*math.sin(IniObsAngle/180*math.pi)*t
    obsY=IniObsY+IniObsSpeed*math.cos(IniObsAngle/180*math.pi)*t
    ax.scatter(obsX,obsY,c='b',marker='.') #散点图
    #ax.lines.pop(1) 删除轨迹
    #下面的图,两船的距离
    plt.pause(0.001)
except Exception as err:
  print(err)

你绘图的主要用途是什么?

为什么坚持要用matplotlib?

  The interactive property of the pyplot interface controls whether a
figure canvas is drawn on every pyplot command. If interactive is False,
then the figure state is updated on every plot command, but will only be
drawn on explicit calls to draw(). When interactive is True, then every
pyplot command triggers a draw.

你绘制的图形主要用来做什么?

在这个例子中,用nrows和ncols来指定大小,这样对新用户来说比较清晰。在示例代码中,经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数,之后在查看代码时更容易理解。

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一个核心,两个辅助

为了进一步验证这种方法,还可以调整图像的大小。通过plt.subplots()
函数,可以用英寸定义figsize。也可以用ax.legend().set_visible(False)来删除图例。

总结

我的工具箱

这个例子也很好,因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴,你可以像上面的例子一样绘制图形,但是在ax0和ax1上各放一个图。

本文研究的主要是python+matplotlib实现动态绘制图片(交互式绘图)的相关内容,具体介绍和实现代码如下所示。

比如我是草根一枚,掌握得较好的就是Python语言,对javascript,
D3.js等都是幼儿园小班的水平,我当然要围绕前面的Python可视化工具全景图右上角区域来选择了。我阅读matplotlib的源代码就较容易,在看官方文档时,遇到一时难以理解的内容时,去看看源代码,经常对理解官方文档带来帮助。

这些术语知识有另一个好处,当你在网上看某些东西时,就有了一个起点。如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib
API的其余部分。此外,许多python的高级软件包,如seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。因此,了解这些基础知识后再学那些功能更强大的框架会容易一些。

  采用交互式绘图模式后,可以方便地绘出障碍物的运动轨迹和当前位置,深切感觉matplotlib和matlab很类似,基本matlab的功能都可以在matplotlib中找到,所以matlab中的代码也可以很快移植到python中!

如果你的研究领域很特殊,当然要有针对性的选择了。比如:你研究物理空间、天文、地理,你当然要在SciPy组中选择。

这是2014年的销售交易数据。为了使这些数据简短一些,我将对数据进行聚合,以便我们可以看到前十名客户的总购买量和总销售额。为了清楚我还会在绘图中重新命名列。

演示结果:

基于上述三点,选择一个适合你的主工具,围绕这个工具针对你的一些特殊需要再选择1-2个辅助工具。

这样更美观,也是一个很好的例子,展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。

以上就是本文关于python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码(交互式绘图)的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

你就很清楚,你是否真的需要交互式、动态绘图,是否需要较强的Web支持了。就不会选择一些看起来很酷,但并一定是你真正需要的工具了。

图片 4

如果你最擅长的是Python语言,主要是静态2D绘图,因为机器学习的需要常绘制网络图。

fig, ax = plt.subplots()  top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name", ax=ax)  ax.set_xlim([-10000, 140000])  ax.set_xlabel('Total Revenue')  ax.set_ylabel('Customer'); 

你的研究领域

虽然这可能不是让人感到兴奋(眼前一亮)的绘图方式,但它展示了你在用这种方法时有多大权限。

为了系统分析Python可视化生态,便于大家全面考量各类工具的目标领域、长短板和绘图语言,”选择适合你的Python可视化工具“一篇变成了三续,有点长了。但有个好处,为大家查找、选择需要的工具提供了完整的索引。

上面的代码把图像保存为背景不透明的png。还指定了分辨率dpi和bbox_inches
=“tight”来尽量减少多余的空格。

多数人绘制的图形是嵌入到平面媒体,如发表论文,写书,发表一般的网络文章,当然应该在专注于静态、2D绘图的工具中选择。

首先,matplotlib有两种接口。第一种是基于MATLAB并使用基于状态的接口。第二种是面向对象的接口。为什么是这两种接口不在本文讨论的范围之内,但是知道有两种方法在使用matplotlib进行绘图时非常重要。

忠告:尺有所长,寸有所短。Python可视化工具也是如此,永远不要希望有一款万能的工具,更不要为了看起来很酷的功能而选择一款工具。

fig, ax = plt.subplots()  top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name", ax=ax)  ax.set_xlim([-10000, 140000])  ax.set(title='2014 Revenue', xlabel='Total Revenue', ylabel='Customer')  formatter = FuncFormatter(currency)  ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)  ax.legend().set_visible(False) 

图片 5

在我看来,新用户学习matplotlib之所以会面临一定的挑战,主要有以下几个原因。

在基础篇中将详细介绍matplotlib中的基本对象、基本属性、基本方法,对每个对象的属性和方法变化产生的结果将尽可能给出示例。

fig, ax = plt.subplots()  top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name", ax=ax)  ax.set_xlim([-10000, 140000])  ax.set(title='2014 Revenue', xlabel='Total Revenue', ylabel='Customer')   

完成下一篇后,将正式进入”matplotlib学习笔记“部分。

图片 6

你选择了最核心的matplotlib,你可以再了解一下基于matplotlib的networkx。

图片 7

画外音:PS等图片后期处理软件有时也是必须的。

由于我们有fig对象,我们可以用多个选项来保存图像:

根据前面的总结,57个在维护的Python可视化工具基于下述语言开发的:PythonjavascriptD3.jsOpenGL其它,如XML等

图片 8

这样,围绕matplotlib绘图的一些思考、工具介绍等思想和知识准备工作就差不多了。

top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name") 

问自己两个问题:交互式绘图很重要吗?肯定是要嵌入到Web中吗?

现在我花时间学习了其中的一些工具,以及如何使用matplotlib,已经开始将matplotlib看作是不可或缺的工具了。这篇文章将展示我是如何使用matplotlib的,并为刚入门的用户或者没时间学习matplotlib的用户提供一些建议。我坚信matplotlib是python数据科学技术栈的重要组成部分,希望本文能帮助大家了解如何将matplotlib用于自己的可视化。

你最擅长的语言,应该是你选择工具时第一个考量因素。因为阅读源代码、示例代码是最好的学习途径,选择用你最擅长的语言开发的工具,对你理解工具开发者的设计思想、加快熟练使用该工具非常有好处。

大多数术语都非常直接,但要记住的要点是,Figure是最终的图像,可能包含一个或多个坐标轴。坐标轴代表一个单独的划分。一旦你了解这些内容,以及如何通过面向对象的API访问它们,下面的步骤才能开始进行。