Ruilin

where are you

  • Blog
  • Archives
  • About

Matplotlib基本图形笔记

  • 七月 28, 2017
  • 0 条评论

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
#encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
 
#散点图
fig=plt.figure()#画布
ax=fig.add_subplot(3,2,1)#3行3列第一个
n=128
X=np.random.normal(0,1,n)#生成随机数 正态分布 [numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)]  运行代码中 0->此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) 1->此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)n->输出的shape,默认为None,只输出一个值
Y=np.random.normal(0,1,n)
T=np.arctan2(X,Y)
#print X,Y,T
#plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])#对画图区域设置 axes([x,y,xs,ys])#其中x代表在X轴的位置,y代表在Y轴的位置,xs代表在X轴上向右延展的范围大小,ys代表在Y轴中向上延展的范围大小
ax.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)#绘制散点图size color alpha
plt.xlim(-1.5,1.5),plt.xticks([])#x轴范围 不显示坐标轴刻度
plt.ylim(-1.5,1.5),plt.yticks([])
plt.axis()#显示轴
plt.title("scatter")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
 
 
#柱状图
ax=fig.add_subplot(322)
n=10
X=np.arange(n)
Y1=(1-X/float(n+1))
Y2=(1-X/float(n))
#print X,Y1,Y2
ax.bar(X,+Y1,facecolor="#9999FF",edgecolor="white")
ax.bar(X,-Y2,facecolor="#FF2222",edgecolor="white")
for x,y in zip(X,Y1):
    plt.text(x+0.1,+y+0.05,"%.2f"%y,ha="center",va="bottom",rotation="45")#bottom是柱状图相对于所标数字的位置
for x,y in zip(X,Y2):
    plt.text(x+0.1,-y-0.05,"%.2f"%y,ha="center",va="top")
plt.title("bar")
plt.yticks([])
plt.xticks([])
 
 
 
#饼图
ax=fig.add_subplot(323)
n=20
Z=np.ones(n)
Z[-1]*=2
ax.pie(Z,explode=Z*0.05,colors=["%f"%(i/float(n)) for i in range(n)],labels=["%.2f"%(i/float(n)) for i in range(n)])
plt.gca().set_aspect("equal")
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title("pie")
 
 
#极坐标图
fig.add_subplot(324,polar=True)
n=20
t=np.arange(0.0,2*np.pi,2*np.pi/n)
r=10*np.random.rand(n)
plt.polar(t,r)
plt.title("polar")
 
 
 
#3D
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig.add_subplot(313,projection="3d")
plt.plot([1,3,5,6,7,9],[4,2,2,1,2,3],[6,8,8,7,8,2],linestyle="-.")
plt.title("3D")
 
 
 
#plt.savefig("./fig.png")#保存
plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)#参数图像边界和子图之间的额外边距。边距以字体大小单位规定。
plt.show()

 

点击这里取消回复。

添加新评论

LOGO

近期文章

  • Kubernetes中使用Helm2的安全风险
  • 认识 WebAuthn
  • Java单向代码执行链配合的动态代码上下文执行
  • Java“后反序列化漏洞”利用思路
  • 聊聊对目前Passive IAST的思考

标签

app ctf c语言 Docker eclipse Erlang Google IAST java jsp logo matplotlib mitmproxy mysql nmap numpy pandas PE POC python RFID Tangscan tomcat WEB writeup xlrd 会考 化学 反序列化 反编译 密码 插桩 数据结构 木马 本地拒绝服务 构造方法 栈 桶排序 注入 端口转发 笔记 算法 线性表 贝叶斯 队列

分类目录

  • APP
  • CTF
  • C语言
  • Java
  • Python
  • RFID
  • WEB
  • 二进制
  • 代码审计
  • 安全相关
  • 杂记
  • 逆向

近期评论

  • FreeStyle发表在《聊聊对目前Passive IAST的思考》
  • 牛逼发表在《Java单向代码执行链配合的动态代码上下文执行》
  • 风行发表在《聊聊对目前Passive IAST的思考》
  • Rui0发表在《Java“后反序列化漏洞”利用思路》
  • horizon发表在《Java“后反序列化漏洞”利用思路》

功能

  • 登录
  • 项目feed
  • 评论feed
  • WordPress.org

博客统计

  • 44,998 点击次数
© 2021 Ruilin.