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python绘图新上映_python常见的库(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

python绘图

这个网站让你的数据可视化轻松上手！如果你正在寻找一个既简单又实用的数据可视化网站，那么DDChart绝对是一个值得推荐的选择。这个网站提供了各种常见的图表类型，包括饼图、折线图、柱状图、散点图、仪表盘、漏斗图以及组合图等，目前已经有42个模板可供选择，而且未来还会不断增加。使用DDChart非常简单，你只需要选择一个模板，然后粘贴你的数据，网站就会自动生成相应的图表。生成的图表可以下载为PNG或JPG格式，非常方便地放到你的作品中。这样一来，你就不需要专门去学习Python绘图，节省了大量时间。无论你是参加正大杯市场分析大赛，还是进行其他市场调查，DDChart都能帮助你轻松搞定数据可视化部分。试试看吧，你会发现它真的非常好用！

DMSAS：无代码数据分析的超级助手 𐟌ˆ 什么是DMSAS？ DMSAS是一款由国内开发的强大数据分析软件，专为无需编程的用户设计。它旨在通过一键操作，轻松实现复杂的数据处理、分析、机器学习和绘图，从而大大提升办公和科研效率。目前，DMSAS正处于免费公测阶段，用户可以免费使用所有功能。 𐟔砄MSAS能帮我们做什么？数据处理：DMSAS可以一键完成各种数据处理操作，包括数据分割、合并、筛选、排序、分级、编码、日期计算、多表格合并、数据透视、转换、提取和数据清洗（处理缺失值、异常值和重复值）。数据分析：无论是数据分布、t检验、方差分析、主成分分析、相关分析、回归分析、网络分析、时间序列分析还是混合模型分析，DMSAS都能轻松搞定。机器学习：DMSAS支持监督学习、无监督学习和半监督学习三种方式，涵盖了常用的机器学习模型和算法。绘图功能：DMSAS的绘图功能非常强大，支持散点图、折线图、柱状图、直方图、热力图、箱体图、气泡图、雷达图和网络图等多种图表类型，并且允许用户自由编辑。 𐟌Ÿ DMSAS的优势在哪里？与R、Python、SAS、Stata等软件相比，DMSAS无需编程即可完成统计分析。与SPSS相比，DMSAS在完成统计分析并输出报告后，还增加了许多额外功能，如自动标注字母和星号，自动绘制主坐标图等。 DMSAS的统计图可以随意编辑，满足各种期刊发表要求，无需切换到其他绘图软件。 DMSAS增加了机器学习、网络分析、主成分分析、多维尺度分析、冗余分析、偏最小二乘等算法。最重要的是，DMSAS目前处于免费公测阶段，所有功能都免费！

Python绘制爱心箭𐟒•𐟏𙊥‡ 个月没更新了，这次带来一个有趣的Python绘图项目——用Python绘制一箭穿心！𐟎ﰟŽﰟŽ这个项目不仅有趣，还能让你更好地理解Python的绘图功能。无论你是Python初学者还是资深开发者，都可以尝试一下这个项目。 𐟔砥‡†备工具：Python环境（推荐使用3.x版本） 𐟓š 代码示例： python import turtle # 创建画布 screen = turtle.Screen() screen.bgcolor("black") # 创建一箭穿心的箭头 arrow = turtle.Turtle() arrow.shape("arrow") arrow.color("red") arrow.speed(1) # 绘制箭头 arrow.goto(-100, 0) arrow.pendown() arrow.forward(200) arrow.penup() arrow.goto(100, 0) arrow.pendown() arrow.forward(200) # 绘制心形 heart = turtle.Turtle() heart.shape("heart") heart.color("red") heart.speed(1) # 绘制心形 heart.goto(-100, -100) heart.pendown() heart.begin_fill() heart.circle(100) heart.end_fill() # 隐藏箭头和心形 arrow.hideturtle() heart.hideturtle() # 显示最终结果 turtle.done() 这个代码使用Python的turtle模块来绘制一个一箭穿心的图案。你可以根据自己的需求调整箭头的位置、大小和颜色，以及心形的位置和大小。 𐟎‰ 完成后的效果：你将看到一个红色的箭头穿过一个红色的心形，非常有趣和浪漫！𐟒•𐟏𙊊𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚊确保你的Python环境已经安装了turtle模块。尝试不同的颜色和形状，让你的图案更加个性化。如果你想要更多的自定义选项，可以探索turtle模块的其他功能。 𐟔„ 更新频率：虽然更新频率不固定，但我们会尽力保持更新，分享更多有趣的Python项目。 𐟓⠨𔦥𗩗˜：由于账号被禁言，无法评论，但我们依然会通过其他方式与大家交流。 𐟎ˆ 享受Python的乐趣，一起探索更多的绘图项目！

Python数据可视化必备公式与技巧 𐟎蠐ython的数据可视化领域，Matplotlib无疑是一个强大的工具。它能够生成各种类型的图表，从简单的线性图到复杂的柱状图、饼图、散点图等，几乎涵盖了所有常见的图表类型。 Matplotlib的主要特点包括： 𐟔砥ŠŸ能全面：提供多种绘图类型，满足各种需求。 𐟖𜯸 高质量输出：能够生成出版级别的图形。 𐟖𑯸 交互式操作：支持实时调整，结果直观。 𐟌 灵活集成：可以轻松集成到各种环境中，如IPython。 𐟓š 语言友好：对中文等语言支持良好。 𐟓‚ 多种格式导出：支持JPG、PNG、SVG等多种图片格式。 𐟎蠩똥𚦥ˆ𖯼š可以对图形的各种元素进行细致的格式化。掌握这些公式和技巧，你将能够更有效地使用Matplotlib进行数据可视化。

北美春招DS面试，看这篇！ 𐟌𘠦˜妋›时节，数据分析师（DS）的面试技巧和要点是什么？从20+场面试中提炼出的经验分享，为求职者们指明方向。 𐟔‘ 面试要点：编码技能对于数据分析师、数据科学家和机器学习工程师至关重要，但并不需要达到软件开发工程师的水平。Live Coding环节和Leetcode风格的面试是春招中的常态。 𐟔Ž 面试准备：10家公司聚焦于Pandas和Python绘图，5家公司则完全采用Leetcode题目，难度从Easy到Medium。 𐟓ˆ 题库推荐：Blind 75题库是面试准备的不二之选，它包含了所有面试中可能出现的经典题型，帮助候选人快速掌握核心技能。 𐟚€ 快速提升：通过这个题库，候选人可以迅速提升自己的面试技巧，增强在面试中的表现。

科研必备软件推荐：研究生新手必看！写论文： TeXStudio：科研论文写作的必备工具，LaTeX编辑器的推荐选择。网页版可以用Overleaf。 Word：日常小论文和报告的好帮手。 Grammarly：语法检查神器，写英文论文时特别有用。画图： Visio：综合绘图软件，适合Windows用户。流程图、图表、组织结构图都能搞定。 Matlab：折线图绘制专家，表格数据用Matlab画更美观。 Origin：函数绘图小能手，曲线拟合效果一流。 PPT：需要动画效果演示时的不二之选。 OmniGraffle：Mac用户必备，思维导图和组织结构图绘制神器。 Matplotlib：用Python代码直接绘图。 Xmind：思维导图绘制小能手。做Presentation： PPT：日常使用首选。 Google Slides：模板丰富，制作效果超棒。建模、解数学问题： MATLAB：强大的数学软件，工具箱功能丰富。 Gurobi：解数学规划问题的好帮手，与MATLAB结合使用效果更佳。电子笔记整理：印象笔记/石墨文档：笔记收纳小能手，支持Markdown记笔记，按标签分类方便。 iPhone备忘录：除了记备忘录，还能按分类记笔记，支持字体颜色标注。缺点是受iCloud容量限制。 OneNote：布局自由，类似活页笔记本。文献管理： EndNote：文献数据库管理小能手。文档阅读： Adobe Acrobat、PDF Expert：PDF阅读神器。知云：翻译英文文献，Windows版有软件，Mac只有网页版。 CAJViewer：看知网文献的好工具。远程连接电脑： Nomachine：连接稳定，适合宿舍和实验室之间传输文件。 TeamViewer：懒人式连接工具，支持多台电脑同时登录，有时不稳定。编辑器&编程IDE： VSCode：插件扩展丰富，支持多种编程语言。 IntelliJ IDEA/Eclipse：Java程序员的常用IDE。 Pycharm：Python程序员的常用IDE。

PyGMT：科研绘图神器！科研绘图还得看Python！PyGMT是一个基于Python的地理数据可视化工具，它是GMT（Generic Mapping Tools）的Python接口。GMT是一个开源的工具集，用于处理和绘制地理和地球空间数据，包括地图制作、数据分析和绘制地形图等。PyGMT使得GMT的强大功能可以通过Python语言来使用，为地理数据科学家和研究人员提供了一种便捷且高效的工具。 ✅主要特点和功能 1⃣️与GMT兼容性： PyGMT直接构建在GMT的核心之上，因此可以完全兼容GMT的功能和参数设置。GMT本身是一个成熟且广泛使用的地理信息处理工具，PyGMT的出现使得这些功能可以通过Python API来调用和使用，极大地扩展了其适用范围和用户群体。 2⃣️简单易用的API： PyGMT的API设计简洁清晰，易于学习和使用。它提供了一系列的函数和方法，用于加载数据、绘制地图、添加标注、设置颜色等操作，用户可以通过这些函数轻松地完成复杂的地理数据可视化任务。 3️⃣支持多种地图投影和数据格式： PyGMT支持多种地图投影，包括等经纬度投影（如Mercator投影、等面积投影等）和特定区域的投影（如UTM投影）。此外，它还支持多种常见的地理数据格式，如NetCDF、CSV等，使得用户能够直接加载和处理这些数据进行可视化。 4⃣️交互式可视化和自定义：用户可以使用PyGMT创建交互式的地图和图形界面，通过调整参数和添加交互式元素（如鼠标交互、图例等），使得地理数据的探索和展示更加生动和直观。 5⃣️科学计算和数据处理： PyGMT不仅限于简单的地图绘制，它还提供了强大的科学计算和数据处理功能。用户可以使用PyGMT进行地形分析、数据插值、数据过滤等操作，然后将结果直观地展示在地图上。 6⃣️开源社区支持： PyGMT是一个开源项目，拥有活跃的社区和开发团队，用户可以通过GitHub等平台参与项目的讨论、反馈问题和贡献代码，保证了工具的稳定性和更新性。 ✅喜欢的赶紧用起来吧！

用Python代码画灰太狼，简单又有趣！嘿，朋友们！今天我要用Python的turtle库来画一个超级有趣的灰太狼！虽然代码有点长，但图2.3已经展示了一些关键部分。准备好了吗？让我们开始吧！ turtle库基础首先，我们需要了解一些基本的turtle函数： forward(距离)：小海龟向前移动指定点数。 backward(距离)：小海龟向后移动指定点数。 left(角度)：小海龟在当前方向下左转指定度数。 right(角度)：小海龟在当前方向下右转指定度数。 circle(半径)：画一个指定半径的圆。 pd()：画笔落下，开始绘图。 pu()：画笔抬起，不绘图。 pensize(宽度)：设置画笔的宽度。 pencolor(颜色)：设置画笔的颜色。 speed(速度)：设置小海龟的移动速度。开始绘图好了，了解了这些基础函数后，我们就可以开始画灰太狼了！首先，我们需要定义一些变量和函数来帮助我们绘制灰太狼的各个部分。比如，我们可以定义一个画狼头的函数，一个画狼身的函数，等等。每个函数都会使用上述的turtle函数来绘制相应的部分。代码示例以下是一些代码示例，展示了如何使用turtle库来画灰太狼：狼头：使用circle函数画一个圆来表示狼的头。狼身：使用forward和backward函数来画出狼的身体轮廓。狼腿：使用left和right函数来画出狼的腿部动作。狼脚：使用circle函数来画出狼的脚。颜色和速度当然，我们还可以根据需要调整画笔的颜色和速度，让灰太狼看起来更加生动和有趣。比如，我们可以让灰太狼的颜色随着情节的发展而变化，或者让它的速度随着场景的变化而调整。总结通过这些简单的turtle函数和代码示例，我们可以轻松地画出灰太狼的各种动作和表情。希望这个项目能让你感到有趣和挑战！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

绘图神器！轻松绘神经网 𐟎蠧𛘥ˆ𖥐𘥼•人且易于理解的神经网络架构图对于展示专业技能和提升材料的专业水平至关重要。传统的PPT、Visio等工具虽然可以手动创建这些图表，但过程复杂且技术要求高，效果可能不尽如人意。幸运的是，现在有了PlotNeuralNet这个强大的绘图工具，它基于Python和LaTeX代码，在GitHub上获得了21.7k星的高评价，能够帮助你更快、更专业地绘制神经网络架构图，非常适合学术报告和演讲场合。 𐟓š PlotNeuralNet提供了许多内置示例，大大简化了绘图过程。尽管对于初学者来说，基于LaTeX的绘图可能存在一定的学习曲线，但它是提升绘图技能的一个良好起点。 𐟌Ÿ 如果你想提升自己在绘制神经网络架构图方面的能力，PlotNeuralNet是一个值得推荐的工具。使用这个工具后，你会对自己的成果感到满意。为了帮助你更便捷地绘制神经网络图，我还收集了23款风格多样的神经网络绘图工具，供你根据需求选择。同时，我还整理了一些个人使用的PPT模板，这些模板共有250页，支持直接编辑，覆盖了多种深度学习模型结构，包括池化层、卷积层、反卷积层等，以及多种注意力机制和Transformer结构。 𐟓Š 此外，我还额外提供了130页的MLvisuals机器学习绘图模板，这些模板可以与神经网络绘图工具配合使用，效果更佳。所有这些工具和模板已经为你准备好，随时可以领取。

Matplotlib速查：绘图秘籍 Python Matplotlib的绘图功能非常强大，这里整理了一些基本的绘图方法和技巧，帮助你快速上手。导入Matplotlib 𐟓抩斥…ˆ，你需要导入pyplot模块： import matplotlib.pyplot as plt 基本绘图 𐟎芦Š˜线图： x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show() 散点图： plt.scatter(x, y) plt.show() 标题和标签 𐟏𗯸 你可以为图表添加标题以及x和y轴标签： plt.plot(x, y) plt.title('基本折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() 多个图表 𐟓Š 你可以在一个图上绘制多个数据集： y2 = [2, 4, 6, 8] plt.plot(x, y, label='y = x^2') plt.plot(x, y2, label='y = 2x') plt.legend() plt.show() 子图 𐟔„ 在一个图形中创建多个图表： fig, axs = plt.subplots(2) axs[0].plot(x, y) axs[1].plot(x, y2) plt.show() 其他图表类型 𐟓ˆ 柱状图： categories = ['A', 'B', 'C'] values = [5, 7, 3] plt.bar(categories, values) plt.show() 直方图： data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5] plt.hist(data, bins=5) plt.show() 饼图： labels = ['A', 'B', 'C'] sizes = [50, 30, 20] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.show() 自定义图表 𐟎芤𝠥碌妛𔦔𙩢œ色、线型、标记样式等： plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o') plt.show() 保存图表 𐟒𞊥𐆥›𞥽⤿存为图像文件： plt.savefig('p.png') 显示图表 𐟖寸在绘图命令的最后使用plt.show()来显示图形： plt.show() 这些技巧只是Matplotlib的一部分，通过不断实践和探索，你可以创造出更多精彩的图表。

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