网站建设制作价格,网页设计怎么做流动图片,四川住房建设和城乡建设厅新网站,网站如何做才能被360收录本文整理自知乎问答#xff0c;仅用于学术分享#xff0c;著作权归作者所有。如有侵权#xff0c;请联系后台作删文处理。方法一作者#xff5c;冯昱尧https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib: python plotting 。… 本文整理自知乎问答仅用于学术分享著作权归作者所有。如有侵权请联系后台作删文处理。方法一作者冯昱尧https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib: python plotting 。画出来的图真的是高端大气上档次低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示(以下图片均引用自 Thumbnail gallery):像这种普通的函数图象plt.fill(x, y1, b, x, y2, r, alpha0.3)以及这种 Scatter 图(中文不知道该怎么说…)plt.scatter(x, y, sarea, alpha0.5)精致的曲线半透明的配色。都显出你那高贵冷艳的X格最重要的是只需一行代码就能搞定。从此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。想画 3D 数据没有问题 (不过用 mayavi 可能更方便一些)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride8, cstride8, alpha0.3)cset ax.contourf(X, Y, Z, zdirz, offset-100, cmapcm.coolwarm)cset ax.contourf(X, Y, Z, zdirx, offset-40, cmapcm.coolwarm)cset ax.contourf(X, Y, Z, zdiry, offset40, cmapcm.coolwarm)四行代码你就能拥有(后三行是画坐标平面上的等高线严格的说还是一行)。除此以外不过你是矢量场网络还是什么奇葩的需求都能够搞定plt.streamplot(X, Y, U, V, colorU, linewidth2, cmapplt.cm.autumn)plt.colorbar()plt.triplot(x, y, triangles, go-)plt.title(triplot of user-specified triangulation)plt.xlabel(Longitude (degrees))plt.ylabel(Latitude (degrees))ax plt.subplot(111, polarTrue)bars ax.bar(theta, radii, widthwidth, bottom0.0)这还没完Matplotlib 还支持Latex公式的插入当别人画的图还是这个样子的时候(以下图片引用自Matplotlib Tutorial(译))你能够把它变成这个样子如果再搭配上 IPython 作为运行终端(这张图是自己的~)简直就是神器啊有木有心动不如行动还等什么经许铖同学提醒再补充一句matplotlib 还可以画 xkcd 风格的图呦~(图片引用自网络)此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容请看http://nbviewer.ipython.org/如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。鉴于van li同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下代码在此处https://gist.github.com/coldfog/c479124328fc6bb8b789代码在此处https://gist.github.com/coldfog/5da63a6958fc0a949b52看到楼下有人说配色和好看唉....那我也贴几个吧...只不过当初限于篇幅没有写而已。首先python 有一个专门的配色包jiffyclub/brewer2mpl提供了从美术角度来讲的精美配色(戳这里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。此外还有一些致力于美化绘图的库用起来也都非常方便比如olgabot/prettyplotlib。废话不多说上图就是王道。(下图片来源网络)有人可能会说需要复杂的设置其实也不用。比如上边这幅图只需要多加一个参数就好cmapbrewer2mpl.get_map(RdBu, diverging, 8, reverseTrue).mpl_colormap,楼下说到统计绘图。嘛 seaborn (https://github.com/mwaskom/seaborn) 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库上图代码一行后边的几乎都是一行没做其他设置默认就这样。我就不贴其他的代码了g sns.jointplot(x1, x2, kindkde, size7, space0)这还有个更炫酷的可交互式的绘图大家自己戳开看吧http://nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guidechaocc/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb哼哼完爆了吧~~~~\(≧▽≦)/~---遇到安装问题的请尝试Anaconda这个Python发行版。下载安装后直接使用即可它几乎预装了所有要用到的科学计算及可视化的库。有盆友在评论里说希望能有完整的教程确实就这个答案来说离实际使用还有很大的距离网上相关的中文资料也不多。不过真要写起来这个答案也装不下况且写在这个问题下也不是很恰当。等到那天我有专栏了再说吧到时候也许会写一个关于可视化的系列教程。方法二作者阿昆https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/1182984311翻遍这个问题下的所有回答发现凡是提到Matlab的其评价中常有‘锯齿’‘菜鸟’‘难看’‘不忍直视’等标签。然而2020年了技术提升了观念进步了当一些基本问题解决后Matlab还那么‘不堪’吗观察Mathematica、Origin、Python/matplotlib、R/ggplot2等软件绘制的数据、结果图其与Matlab图的差异主要体现在点、线、面等对象属性(位置、尺寸、颜色等)的不同上。既然只是属性的不同那是不是只要修改一下这些信息就可以实现各种软件绘图风格之间的转换了呢答案是肯定的。比如这是高赞回答 冯昱尧用Python/matplotlib绘制的一幅图我们用Matlab默认属性来绘制效果是这样的(没加误差棒)然后只需再修改一下位置、尺寸、颜色等信息就可以得到风格差不多的图(没加误差棒)当我们用这一思想来思考该如何绘制插图时就很容易实现自己的小想法仿造甚至创造出理想的插图。比如某一天发现傍晚的天空颜色很美心想为什么不能把它画到论文插图里呢(见Matlab论文插图配色2——自然渐变)于是再比如某一天看到女朋友的照片觉得很美心想为什么不能把她画到论文插图里呢(见Matlab论文插图配色1——是女朋友的颜色)于是这时有朋友就要说了“哎呀答主你整这些个花里花哨的东西还不是得一行代码一行代码的敲出来啊太麻烦了吧。”此言差矣。就像R有ggplot2Python有matplotlibMatlab其实也有很多现成的绘图工具包并不需要你自己开发。比如Pierre Morel [1] 结合ggplot2开发了gramm工具用于绘制复杂图形。Inspired by ggplot2 (Wickham 2009), the R implementation of “grammar of graphics” principles (Wilkinson 1999), gramm improves Matlab’s plotting functionality, allowing to generate complex figures using high-level object-oriented code.示例效果如下类似的Stephen Cobeldick [2] 将matplotlib配色方案移植到了Matlab。也就是说在Matlab中就可以直接用matplotlib的配色方案了就不必总是‘jet’了。The MatPlotLib 2.0 default colormaps ported to MATLAB. This submission also includes the Line ColorOrder colormaps!示例效果如下还有很多专门针对论文插图的工具包这里就不一一介绍了。总的来说工具只是工具它们并没有高低贵贱之分。若想画出好看的插图关键还是在于使用工具的人。集中一点登峰造极。参考Morel P . Gramm: grammar of graphics plotting in Matlab.Cobeldick S . MatPlotLib Perceptually Uniform Colormaps.本文由IEEE那些事儿公众号进行整理“交通科研Lab”分享学习点滴期待科研交流如果觉得还不错点这里???
