1.简介 骨架数据集由于其强鲁棒性而被广泛运用于动作识别和预测等领域,其中NTU RGB-D数据是最常用的骨架动作数据集。无论是在论文中描述自己的数据,亦或是分析特征变化过程,可视化都是必不可少的一步,本文将以NTU RGB-D数据集为基准使用Python的Matplotlib库对骨架数据进行可视
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib matplotlib.use('agg') # use to avoid ploting in Pycharm import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib.use('agg') must be infront of this line import seaborn as sns ''
matplotlib.pyplot 透视变换 import math import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image if __name__ == '__main__': img = Image.open('./example.png').resize((128, 128)) params = [ [0.5, 0.0, -64, 0.0, 1.0, -64, 0.0,
python_matplotlib_中文字体 转载注明来源: 本文链接 来自osnosn的博客,写于 2021-07-30. 参考 【matplotlib字体设置看这一篇就够了】 下载字体 首先去网上下载个字体。比如 SimHei.ttf 在matplotlib中设置局部字体 import matplotlib.font_manager font_zh=matplotlib.font_m
今天在阅读了一堆教程后终于完成了这个代码,主要用来绘制异常检测模型的异常评分折线图,这里简单描述一下我的代码和一些坑。 首先是环境配置,包括: numpy ubuntu安装直接输入:pip install numpy==1.7.2 这里我使用的是1.7.2版本兼容性比较好 matplotlib ubuntu安装直接输入:pip insta
matplotlib画图-静态图(初级教程) 前言 本教程编写时间: 2021-9-30 编程环境准备 本文使用了以下软件 软件版本号windows操作系统10python3.6pycharmProfessional 2021.1.1matplotlib3.4.3pandas1.3.3ancondaAnaconda3-2021.05 针对以上软件, 本文不提供安装教程, 安装教程可
使用matplitlib 编写数学表达式https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/mathtext.html 导师的一个小任务要用到matplotlib编写数学公式,参考https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/mathtext.html 我稍微研究了一下,如果读者对于其他图有啥困惑欢迎私信交流
1.matplotlib的安装 pip install matplotlib 2.导入方式 import matplotlib.pyplot as plt 3.设置中文显示 # 设置字体plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]# 默认可以显示负号,增加字体显示后。需对负号正常显示进行设置plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
Sklearn库的安装 sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。 sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上
文章目录 绘制曲线同时输出两张图像绘制子图matplot风格接口面向对象接口 调整线条颜色与风格调整坐标轴的上下限设置图形的标签对象绘制与matlab绘制转化绘制散点图 绘制曲线 fig = plt.figure() # 创建一个容器,用于容纳坐标轴、图形、文字和标签; ax = plt.axes() # 创
利用matplotlib和numpy库绘制三角函数图像,包括正弦函数、余弦函数、正切函数、余切函数图像 代码如下: import numpy as np import matplotlib as mp import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 字体管理器 pi = np.pi # 设置
大家好,欢迎大家阅读周四数据处理专题,我们继续介绍matplotlib作图工具。 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设
%matplotlib qt5,将绘制的图显示在窗口 %matplotlib inline,将绘制的图显示在页面(默认) # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.jpg",cv2.IMREAD_COLOR) # 彩色图像转化为灰度图 img = cv2.cvtColor(
代码 1 ''' 2 使用matplotlib创建图表,并显示在tk窗口 3 ''' 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from matplotlib.pylab import mpl 6 from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk 7 import t
画箭头,用quiver方法,xyzuvw分别是箭头起点和终点坐标。参考官方文档清空之前的画布:用plt.cla()方法重新绘图:用plt.draw()方法。注意不要加plt.show()等待一段时间:用plt.pause(seconds)方法 完整代码如下: import math import time import matplotlib.pyplot as plt
折线图(plot) 折线图:一条线用一组x和y的数组,这些数组可以是自定义也可以是从其他文件读入 import matplotlib.pyplot as plt a=[1,5,3,4,5] plt.plot(a) import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimH
当import matplotlib.pyplot as plt时, 报错显示AttributeError: module 'matplotlib' has no attribute 'get_data_path' 检查了一下目前matplotlib的版本是3.4.3,出现包导入错误可能是系统或package升级的原因,多尝试一下降低package的版本就好。 试了一下3.3.1 和3.3.4版本,
Matplotlib: 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。 animation: animation中的animation.FuncAnimation(fig, animate, frames, interval)方法能为我们绘制动画
本篇写python中画图的操作,主要设计画图,坐标轴设置,多条线。 目录 1. 关于画图和Matplotlib 2. 简单的使用 3. figure对象 4. legend图例 5. 在图片上添加标注annotation 1. 关于画图和Matplotlib Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出
from matplotlib import rcParams #去掉顶部和右侧的线 rcParams['axes.spines.top']= False rcParams['axes.spines.right']= False #设置图的尺寸 rcParams['figure.figsize']=[8,6] #设置图片像素清晰度 rcParams['figure.dpi']=300 #设置自动调整布局 rcPara
没修改前是白板 口口口 废话不多说 直接开始 字体自选 或者网上下一个雅黑(例子) 找到matplotlib的位置如图 找到这个文件 先打开 matplotlib/mpl-data/font/ttf 把下载好的雅黑丢进去 然后打开matplotlib那个文件(font下面那个) 然后在终端输入 from matplotlib.fon
1、在本地windows系统中,需要指定默认字体。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.plot(x, y) plt.show() 2