如何将多个列表作为一条线绘制在同一张图上？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Matplotlib绘图基础

---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签绘图区域及边框网格线 2.2 图表基本属性多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线多重子图属性: 是否生成多个子图...，并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数绘制图边框: box 为图表添加图例: figlegend 为轴系列添加图例：legend...为图添加标题：title 在图上添加文字: figtext 在轴系列上添加文字：text 设置网格: grid 设置多重绘图：hold 使用紧密布局：tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...：tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度：minorticks_off / minorticks_on 在多个子图上方绘制超级标题：suptitle 为图表添加数据表...heterogeneous_plot(h_time, i_time): pct_axis = 1. * np.arange(len(h_time)) / (len(h_time) - 1) 　　 #绘制第一条线并设置图例

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52个数据可视化图表鉴赏

1.弧线图弧线图是一种图形绘制样式，其中图形的顶点沿欧几里德平面中的一条线放置，边在以该线为边界的两个半平面之一中绘制为半圆，或绘制为半圆序列形成的平滑曲线。...15.组合图表组合图表是在同一图纸中使用多个标记类型的视图。例如，可以将利润总额显示为横条，横条上有一条线显示销售总额。还可以使用组合图表在同一视图中显示多个详细级别。...16.连接地图连接地图是通过直线或曲线将放置在地图上的点连接起来绘制的。虽然连接地图非常适合在地理位置上显示连接和关系，但它们也可以用于通过单个链接显示地图路线。...42.分段条形图当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。...迷你图足够小，可以嵌入到文本中，或者可以将多个迷你图组合在一起作为一个小倍数的元素。虽然典型图表旨在显示尽可能多的数据，并从文本流出发，但火花线旨在简洁、令人难忘，并位于讨论它们的位置。

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【Golang语言社区】前端编程- 从零开始开发一款H5小游戏(一) 重温canvas的基础用法

在开始介绍如何写游戏前有必要重温一下canvas。它是本游戏的地基，建房子要快，首先地基要牢固。...我们可以将所有绘制分为两大类，一类是线，一类是面。线使用的API一般以stroke开头，面的API是以fill开头。...为了方便，CanvasRenderingContext2D为我们提供了一些简单的API，不需要使用moveTo和lineTo一条线段一条线段绘制。...为了能在一张画图上绘制多个图形而互不影响，CanvasRenderingContext2D提供了 beginPath和 closePath。...beginPath 用于在开始绘制一个独立图形的时候声明，在beginPath之后定义的画笔，颜料都不会影响到画图中的其他图形。

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常见的数据分析图表

可以用折线图显示多批数据，每批数据用一条线表示。 5、箱线图：能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置，线则显示出上下界。...能在一张图上体现出多批数据，非常有利于比较。...气泡图：表达三个变量之间的关系 7、树形图：用方块的面积表示所占的比例 8、桑基图：表达数据的流向 9、热力图：通过颜色表达程度 9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法

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六一儿童节，用Python让大风车继续吱呦呦地转

又是一年6·1儿童节，作为一个Python号，当然又要想想能用python做点什么啦—— 前一阵我们在5·20的时候，用Turtle绘制了比心的表情动图。...只需要设置合适的宽度和颜色，画一条线段即可。...for i in range(116): draw_windmill(i) 批量绘制+另存为 ? 这样我们生成了大概100多张图片。图片合成 gif 动图如何将图片合成 gif 动图？...# 将图片中的数字，升序排列 jpg_list.sort(key=lambda x: float(x[:-4])) # 获取每张图片的绝对路径，并获取每张照片的RGB通道值，将7张照片的...池塘边的榕树上，知了在声声叫着夏天...... 希望我画的这个大风车，能带给大家关于童年的回忆。

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R语言进阶之图形的合并

为了节省版面，我们通常会将多张图片合成一张图，在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。 1....函数par( )的使用在使用函数par( )时, 你需要添加参数mfrow=c(n, m) 去创建一个n行 x m列的画布，画布中的每一格可以放一张图片，此时图片是按照行排列的。...# 创建一个2行2列的画布 # 使用mtcars数据集作为示例 attach(mtcars) # 固定数据集 par(mfrow=c(2,2)) # 2行2列的画布，按行排列 plot(wt,mpg,...绘制变量mpg的直方图 hist(disp) # 绘制变量disp的直方图 ?...图片高级合并在接下来的例子里，我们将学会如何将两张箱线图添加到散点图上： # 给散点图添加上箱线图 par(fig=c(0,0.8,0,0.8),new=TRUE) plot(mtcars$wt, mtcars

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OpenCV学习+常用函数记录③：霍夫变换与轮廓提取

（一条直线至少包含十个像素点） threshold = 10 # 线段以像素为单位的最小长度 min_line_length = 25 # 同一方向上两条线段判定为一条线段的最大允许间隔（断裂），超过了设定值...如果minDist太小，则可能导致检测到多个相邻的圆。如果minDist太大，则可能导致很多圆检测不到。...、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号轮廓检索模式： RETR_EXTERNAL 只检测最外层轮廓 RETR_LIST 提取所有轮廓，并放置在list中，检测的轮廓不建立等级关系 RETR_CCOMP 提取所有轮廓...cv.drawContours(图像, 轮廓列表, 轮廓索引如-1则绘制所有, 轮廓颜色, 轮廓的宽度) ((x,y),radius) = cv.minEnclosingCircle(contour...) # 绘制外切圆实现步骤：读取图片将图片转成一张灰色图片对图片进行二值化处理使用findContours查找轮廓对轮廓进行处理 import cv2 as cv # 1.

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matplotlib个人手册

基本使用 tips: 在 jupyter notebook 中加上一行 %matplotlib inline 可以使图像显示出来画一张图 plt.plot() 方法可以将给定的数据绘制成图片，再用...y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.figure(6) plt.plot(x, y2) plt.show() 一张图显示多个函数...挺简单的，其实就是上面说的用一个 figure，然后所有的 plot 操作都在这张 figure 上进行，所以就相当于在一张图上显示了很多个函数 import matplotlib.pyplot as...y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2) plt.show() 设置坐标轴多图合并一般在代码中想让多张图在一张图上面显示的话呢...for 循环中调用这个函数时会导致第二次循环时绘制的图是在第一次绘图的基础上绘制的，这就出现了后面保存的图中数据越来越多。

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美化Matplotlib的3个小技巧

减少刻度数如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...使用辅助轴如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化，这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。...共享x轴的子图坐标对齐我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。..., len(df), 15), fontsize=12) plt.show() 可以看到2个子图的X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况

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美化Matplotlib的3个小技巧

减少刻度数如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...使用辅助轴如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化，这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。...共享x轴的子图坐标对齐我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。 ..., len(df), 15), fontsize=12) plt.show() 可以看到2个子图的X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况

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一文 get 入门 canvas 的最佳路径

详解绘制过程这里详细解答一下绘制的过程：第一步，生成路径，调用 beginPath，本质上路径是有很多子路径所构成的，这些子路径全部在一个列表里面，所有的子路径（线、弧）构成图形。...而每次调用这个方法之后，列表都会被重置，然后就可以绘制新的图形。...(100, 25); //绘制到这个位置的一条线 ctx.fill(); //填充图形，默认就制动结束路径了在这个过程中，有一个比较有用的函数，moveTo,这个函数实际上画不出来任何东西，它是属于上面描述的路径列表的一部分...分出来了多个包围盒，这种情况在图形特别复杂的时候，包围盒这个方案就有点粗糙了。还有下图这种，实心和空心圆，用包围盒也就非常的不友好。 ? 那怎么办？...在另一张一模一样的画布上，画了这些图形 ? 上层画布（显示出来的）是正常的图形，但是每个图形分配一个 rgb 色值。下层画布（隐藏）用这个 rgb 色值做填充或者 stroke。

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美化Matplotlib的3个小技巧

减少刻度数如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...使用辅助轴如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化，这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。...共享x轴的子图坐标对齐我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。 ...0, len(df), 15), fontsize=12) plt.show() 可以看到2个子图的X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况

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Basemap系列教程之基本函数

在地图上绘制一个点通常使用 plot 方法在地图上添加一个点： from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as...方法需要在地图坐标中 x 和 y 的位置，marker 及 color 1）默认情况下为marker 为 point [注1] 2）默认情况下 color 为 black(k) [注2] 当你要添加多个点到地图中时...可以传递 list 给 Basemap实例进行，而且坐标转换是一次完成的 scatter 方法的格式选项和 plot 是相同的绘制栅格数据主要有两种方法绘制栅格，contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图...，pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。...data 数组的极端值表示 color scale 的极端值 2）列表中的值对应每一层。

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一个有趣的例子带你入门canvas

详解绘制过程这里详细解答一下绘制的过程：第一步，生成路径，调用 beginPath，本质上路径是有很多子路径所构成的，这些子路径全部在一个列表里面，所有的子路径（线、弧）构成图形。...而每次调用这个方法之后，列表都会被重置，然后就可以绘制新的图形。...(100, 25); //绘制到这个位置的一条线 ctx.fill(); //填充图形，默认就制动结束路径了在这个过程中，有一个比较有用的函数，moveTo,这个函数实际上画不出来任何东西，它是属于上面描述的路径列表的一部分...如果你想用包围盒的方案来做，那就要分的足够细，比如下图：分出来了多个包围盒，这种情况在图形特别复杂的时候，包围盒这个方案就有点粗糙了。...比如在画布的这些图形：在另一张一模一样的画布上，画了这些图形上层画布（显示出来的）是正常的图形，但是每个图形分配一个 rgb 色值。

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阿丘科技之AIDI高级应用讲解一（5）

5.1 模块特性和使用场景 5.2 工程图片格式 5.3 AQIMAGE 基本概念：描述一组在不同拍摄条件下，拍摄同一物体的图片，又称混合图规格图片数：一组图的数量标注混合图标注方式和普通图相同...创建混合图像工程：在创建工程时选择图片格式混合图，设置图片数混合图合成导入通过对一组拍摄同一物体的图片进行合成得到一张多通道图像并导入模块。...5.7 数据划分划分训练集和测试集：训练前需要将图片加入训练集（图片列表中绿色三角标记），训练会学习训练集中的图片 A 手动划分：在图片列表中选中一张或多张图片，右键>>加入训练集/移出训练集 B...自动随机划分：在图片列表中选中一张或多张图片，在数据划分工具处设置划分比例参数，点击划分按钮有标注图片会自动加入测试集，并且图片列表中对应图片右上角出现红色三角测试集标记。...图片列表中图片左上角序号底色为绿色时，代表此图标注为OK图 5.8 导出数据导出原图：在图片列表中选中图上右键导出原图。导出标注数据：在图片列表中选中图上右键导出训练集测试集。

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Basemap系列教程：绘图

使用 C 参数，并且绘制六边形边界 imshow 在地图上绘制图像。图像可以是常规的 rgb 图，也可以是用 cmap 填充的图。...第一个 logo 使用 extent 参数直接绘制在地图上。...pcolormesh 创建伪彩色图 pcolormesh(x, y, data, *args, **kwargs) 见 Basemap 系列教程：基本函数绘制栅格数据部分 plot 在地图上绘制...如果是地理学坐标系的话，可使用 rotate_vector 方法进行适当的旋转计算风速然后设置为 quiver 方法的 color，其数组长度应等于 x，y，u 和 v scatter 在地图上绘制多个...marker scatter(x, y, *args, **kwargs) x 和 y 是要添加到地图上的点的列表如果 latlon 设置为 True，x 和 y 将被解释为经纬度。

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单细胞系列教程：PCA和归一化理论（七）

基因长度考虑基因长度对于比较同一细胞内不同基因之间的表达是必要的。映射到较长基因的读数的数量似乎与表达更高的较短基因具有相同的计数。...一个简单的例子假设您已经量化了两个样本（或细胞）中四个基因的表达，您可以绘制这些基因的表达值，其中一个样本代表 x 轴，另一个样本代表 y 轴，如下所示：图片您可以在表示最大变化的方向上通过数据绘制一条线...可以在数据中绘制另一条线，表示数据中第二大的变化量，因为该图是二维的（2 个轴）。图片每行末端附近的基因是变异最大的基因；从数学上讲，这些基因对线的方向影响最大。...这是降低维度的实际步骤，因为最终 PCA 图上绘制每个样本/单元格的 PC 分数。...21PC2 score = (5 * 0.5) + (4 * 1) + (8 * -5) + (7 * 6) = 8.5这是前两个步骤的示意图：图片(3) 一旦为所有 PC 计算了这些分数，就可以将它们绘制在一个简单的散点图上

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单细胞分析：PCA和归一化理论（七）

基因长度考虑基因长度对于比较同一细胞内不同基因之间的表达是必要的。映射到较长基因的读数的数量似乎与表达更高的较短基因具有相同的计数。...一个简单的例子假设您已经量化了两个样本（或细胞）中四个基因的表达，您可以绘制这些基因的表达值，其中一个样本代表 x 轴，另一个样本代表 y 轴，如下所示：您可以在表示最大变化的方向上通过数据绘制一条线...可以在数据中绘制另一条线，表示数据中第二大的变化量，因为该图是二维的（2 个轴）。每行末端附近的基因是变异最大的基因；从数学上讲，这些基因对线的方向影响最大。...这是降低维度的实际步骤，因为最终 PCA 图上绘制每个样本/单元格的 PC 分数。...PC2 score = (5 * 0.5) + (4 * 1) + (8 * -5) + (7 * 6) = 8.5 这是前两个步骤的示意图： (3) 一旦为所有 PC 计算了这些分数，就可以将它们绘制在一个简单的散点图上

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R语言学习 - 火山图

一步绘制火山图输入数据格式火山图需要的数据格式如下 (本文用到的数据文件名为volcano.txt，文末有下载链接，此处截取一部分作为例子，也可用来画图，只是数据少，效果不明显) id: 不是必须的...label: 可选列，一般用于在图中标记出感兴趣的基因的名字。非-行的字符串都会标记在图上。...另外在一些情况下，会存在部分基因的pvalue极小，使得整张图呈现一个压缩的趋势，大部分点偏安于图的下方，中间大段空白，最上面零星几个点。...padj -s significant -S "'EHBIO_UP', 'Baodian_UP', 'Unchanged'" -P TRUE -L top -M 10 注意看纵轴的变化，和最上面排成一条线的一堆点...-x log2FoldChange -y padj -P TRUE -L top -M 10 -l label label列中非-的值都会标记在图上。

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用Python演绎5种常见可视化视图

多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系。...比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...下面三张图分别对应“x”“>”和“o”。 ? ? ? 除了Matplotlib外，你也可以使用Seaborn进行散点图的绘制。...我们运行一下这个代码，就可以看到下面的视图（第一张图为Matplotlib绘制的，第二张图为Seaborn绘制的）。其实你能看到Matplotlib和Seaborn的视图呈现还是有差别的。...它会同时展示出DataFrame中每对变量的关系，另外在对角线上，你能看到每个变量自身作为单变量的分布情况。它可以说是探索性分析中的常用函数，可以很快帮我们理解变量对之间的关系。

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