使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
CAD/CAE/EDA/CFD/PLM等软件的内容，如果想要做虚拟仿真，可以通过工业级3D渲染引擎HOOPS Visualize进行制作。 主要内容：3dGS，MVO，GUI，Stream还有Modeling Kernel Bridge。 3dGS是HOOPS最为核心的模块，其负责HOOPS的绘图及数据管理任务。它屏蔽了不同底层绘图库（OpenGL、DirectX等）接口的不同，向上提供一套统一的、更加直观且便于调用的接口。3dGS使用纯C语言编写，HOOPS优秀的跨平台以及跨开发工具的特性也正是基于3dG
如果你是初学者不知道选择哪个，相信我，选择 VC2010 学习版就挺好。不要听信某些人说 Linux 更适合学编程什么的鬼话，也别信什么 Code::Blocks 可以跨平台的噱头。学编程就是学编程，学会了编程再说系统或跨平台的问题，不要在初学的时候就把很多问题混在一起，会打击到自己的。
TIOBE 2021 年 01 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是：Python 成为 TIOBE 2020 年的年度编程语言。这是 Python 第四次成为 TIOBE 年度编程语言。
正如百度百科中的描述，使用Dev-C++更多的是C/C++语言初学者。 相较于别的C语言IDE，较为完善的中文界面、简洁的视图面板、自带编译器、大量的踩坑记录、国内大师的经典教材，让Dev-C++在国内久盛不衰。
Death is so final， whereas life is so full of possibilities。死了可什么都没了，而活着就有无限的可能。《权力的游戏》
测试环境： python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm；
前言 最近参与开发的石油行业生产运行管理系统中（Java Web SSM系统），需要开发一整套石油行业专业图形软件，其中有格式复制的综合录井图，也有及时性要求较高的工程施工参数实时曲线监控，仪表盘，还有钻井行业常用的井深结构图，钻具组合图、井口装置图等。经过研究和了解市场上的相关软件，决定采用基于微软Windows .Net平台技术实现。.Net平台图形方面的开发现在可以使用两种技术分别实现，WPF图形绘制和传统WinForm GDI+绘图技术。这两种技术实现起来差别很大，由于目前团队中开发人员对ＷＰＦ技术
就像这样的伪代码
Python 的绘图功能非常强大，如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中，并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能，那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现，绘图中的统计学知识(名义变量，数值变量，xx图与xx图的区别等等)与 Python 基础库操作(seaborn，matplotlib)并不会提及。
在解决数据科学任务和挑战方面，Python继续处于领先地位。去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。本期就随小编来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~
在编程世界中，美丽的图形和艺术创作并非遥不可及。Python，这个强大而灵活的编程语言，不仅仅局限于数据分析和算法实现，它还能成为你探索创造力的画布。本文将带你进入一个富有趣味性和创意的领域，通过Python编程语言，我们将学习如何绘制出四种截然不同风格的树，从而让编程和艺术的边界变得更加模糊。
数据的处理、分析和可视化已经成为Python近年来最为重要的应用领域之一，其中数据的可视化指的是将数据呈现为漂亮的统计图表，然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。
今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据，借助于创建显示变量之间关系的图形的工具，可以对其进行分析和可视化。
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 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。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
Plotters 是一个绘图库，设计用于以纯 Rust 渲染图形、绘图和图表。支持各种类型的后端，包括位图、矢量图、活塞窗口、GTK/Cairo 和 WebAssembly。
需要注意的是，ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库，有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理，因此我们需要单独学习它。
Matplotlib是Python的主要绘图库，主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表，如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单，也可以高度自定义化，非常灵活。
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
在入道数据岗位之初，曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等，这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中，用于数据绘图的有2.5个（Pandas可以算0.5个），占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关，可谓乐此不疲。时隔一年有余，在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后，近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣，并稍作整理、以资后鉴，遂成此文！
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
C语言的发展历史： 20世纪70年代初，贝尔实验室的Dennis Richie 等人在B语言基础上开发出C语言，最初是作为UNIX的开发语言； 20世纪70年代末，随着微型计算机的发展，C语言开始移植到非UNIX环境中，并逐步成为独立的程序设计语言； 在1978年，Kernighan和里奇的《C程序设计语言》第一版出版，在这本书中，C语言通常被表述成“K&R C”； 1988年ANSI（美国国家标准协会）对C语言进行了标准化，产生了“ANSI C”； 在ANSI标准化自己的过程中，一些新的特征被加了进去
PHP自然是不会错过这个噱头、C/C++作为元老级的编程语言一直屹立不倒、Java依旧是市场上的香饽饽、当然还有JavaScript、C#、Ruby以及Objective-C……每一种编程语言，都有由其打造的顶级应用成果呈现。
C语言的开展前史： 20世纪70年代初，贝尔实验室的Dennis Richie 等人在B语言基础上开发C语言，最初是作为UNIX的开发语言； 20世纪70年代末，跟着微型计算机的开展，C言语开端移植到非UNIX环境中，并逐渐成为独立的程序规划语言； 在1978年，Kernighan和里奇的《C程序规划言语》第一版出书，在这本书中，C语言一般被表述成“K&R C”； 1988年ANSI（美国国家规范协会）对C言语进行了规范化，产生了“ANSI C”； 在ANSI规范化自己的过程中，一些新的特征被加了进去。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
最近在研究动态障碍物避障算法，在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用Anaconda的Python打包集合，在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
geoplot是一个高级的Python地理空间绘图库，它是对cartopy和matplotlib的扩展，使绘图变得简单：就像地理空间的seaborn。其具有以下特点：
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
数据记者和信息设计师，David McCandless，在他的TED演讲中谈到数据可视化的重要性时说过，“通过信息可视化，我们把它变成了一个你可以用眼睛探索的风景，一幅信息地图。当你迷失在信息中时，信息地图是很有用的。”
上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果，很常用的目的之一就是用于绘制图像，从图像中寻找公式的更多内在规律。
当我们的爬虫程序已经完成使命，帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑，自己抓取这些数据有啥用？如果要拿去分析，那要怎么分析呢？
Pandas是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，用于数据可视化。它可以函数的方式操作各个绘图命令（类似Matlab软件，Matplotlib名字的含义就是Matlab风格的绘图库），也可以以面向对象的方式。
今天是 5.20，把我整理最好的资料发给关注我的粉丝们，感谢你们的支持。让我们一起不忘初心，砥砺前行。
C语言是一种计算机程序设计语言。它既有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它可以作为系统设计语言，编写工作系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。因此，它的应用范围广泛。简单的说C语言是所有想从事it这行必须掌握的语言，就像你不会英文去国外很难交流一个道理。 包括我们现在用的很多计算机操作系统以及大型的一些软件都是源于C语言的基础编程。C语言还具有绘图能力强，可移植性，并具备很强的数据处理能力，因此适于编写系统软件，三维，二维图形和动画。它是数值计算的高级语言，C语言对于想学好计算机的人来说无疑是非常重要，也是你后期成长的根基。
提起python，大多数人的第一反应是网络爬虫，使用python可以快速爬取网站信息。但作为一门编程语言，Web开发才是最基本的功能。Django和Flask是最流行的两种python Web框架，当然其他的还有Bottle、Pylons等等。你可以使用这些Web框架来编写你的服务器端代码。由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率比较高，运行速度也很快，所以非常适合用来做Web开发，比如豆瓣网，知乎，YouTube，Google等知名网站都使用了python。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
简单来说，Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。
数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。
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