0、前言 turtle 是 python 内置的一个比较有趣味的模块，俗称 海龟作图，它是基于 tkinter 模块打造，提供一些简单的绘图工具，海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言，之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库，让其他程序员只需要 import turtle，就可以在 Python 中使用海龟作图。 1、基本功能介绍 在海龟作图中，我们可以编写指令让一个虚拟的（想象中的）海龟在屏幕上来回移动。这个海龟带着一只钢笔，我们可以让海龟无论移动到哪都使用
turtle是 python 内置的一个比较有趣味的模块，俗称 海龟作图，它是基于 tkinter 模块打造，提供一些简单的绘图工具，海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言，之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库，让其他程序员只需要 import turtle，就可以在 Python 中使用海龟作图。
大家好，在上一次推送中，我们一起学习了Python的计算和控制流，今天我们一起来学习数据对象和命名。
用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中，Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块，但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。
今天我要向大家介绍一下如何使用Python 进行绘图，学会了基本绘图后，你就可以使用电脑绘制出很多漂亮的图形了，先给大家展示几幅使用Python 绘图完成的精美图案吧。
Logo的原型来自另一个计算机语言LISP，派普特修改了LISP的语法使其更易于阅读。Logo常被称作没有括号的Lisp。
导读：今年社交平台上最火的带货女王是谁？范冰冰？杨幂？Angelababy？不，是猪猪女孩小猪佩奇。
今年社交平台上最火的带货女王是谁？范冰冰？杨幂？Angelababy？不，是猪猪女孩小猪佩奇。
python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。
看着爷爷满村子找佩奇，我有点心疼了。为此我想用纯粹的Python来告诉爷爷，啥是佩奇？
内容来源：作者——丁彦军，一名痴恋于 Python 的码农，个人公号：「恋习Python」，在这里我们一起用Python 做些有意义的事。
但是两者对比的还没有，今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个tkinter作图的问题，一起来看看吧。
观察这个图像可以发现，小猪佩奇在构图基本是各种曲线，类抛物线、类圆、类椭圆、类二次贝塞尔曲线。这里说的都是“类”，这也正是小猪佩奇的构图精髓，一种手绘风格，而不是标准刻板的线条。在前端技术选型上，画图首先想到的是svg、canvas，但它们本身就擅长画图，而且网上都有在线编辑svg的工具，这就没意思了，我想佩奇也不会答应的。于是我想用纯粹的Python来做，这样更有挑战，因为画图画曲线不是Python擅长的事情。
在Python数据可视化领域，知名度最高的当属 matplotlib，但此库存在操作复杂的问题。基于此，seaborn简化了操作流程而闻名，尽管其使用方式仍存在一些缺点。因此，在经历10年的打磨后，seaborn团队在更新至0.12版时提出了全新的操作模式。试用之后，已经不想再用回旧模式了。下面我们就体验一下新版seaborn。
做这张图需要我们有以下编程技巧。前 4 条基础技巧在上一篇文章中已经讲过了，没看过的小伙伴，点击此处传送！
在一个交流群看到有人问这个图怎么实现，今天的推文我们来介绍一下如何用R预言的ggplot2实现上面这个图。
1、因为海龟作图需要用到”turtle“库，所以先介绍库的三种引用方法： （1）：from 库名 import 函数名/ * ； （2）：import 库名 ——>使用时：库名.函数名 （3）：import 库名 as 函数名 2、turtle的使用方法： （1）Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
https://datavizcatalogue.com/ZH/这个网站总结了常见的可视化图表类型，不仅按功能进行了分类，还对每种图表的制作过程及适用场景进行了说明，非常推荐。比如关于时间序列的展示，可以选择的图表方案如下
今天是数据处理专题的第9篇文章，在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法，我们先把一些冷门的高级用法放一放，先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键字projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
在GWAS文章中，我们经常会看到SNP连锁不平衡图，该图可以直观地将SNP间连锁不平衡程度展示出来。今天来教大家使用R包“LDheatmap”快速绘制SNP连锁不平衡图。
打开Power BI Desktop，在右侧可视化区域会看到一个“Py”的图标，打开该图标,并选择启用脚本视觉对象，拖动字段到“值”的位置：
openpyxl是Python中一个强大的第三方库，用于操作Excel文件，它可以读取、写入和修改Excel文件，并且支持Excel文件中的样式、图表等元素。openpyxl使得在Python中处理Excel文件变得非常简单和高效。本文将从入门到精通地介绍openpyxl的使用方法，带你掌握在Python中处理Excel文件的技巧。
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
在笔者所接触到的地图可视化过程中（没有专门深入，欢迎补充），简单介绍下所知道的情形。
ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象
增加了一个【EasyShu图表宝典】功能，方便大家快速浏览EasyShu所有图表，也可以结合筛选功能，缩小范围去查看特定场景、兴趣、标签的图表，双击后可打开对应的图表示例文件进一步详细了解。
之前说了如何使用阿里云的SDK获取云存储的值然后发送表格邮件，但是最近领导又发话了，说这个邮件每天一封看的有点审美疲劳，要顺应“数据可视化”的趋势，于是就要求画图，力求直观。要做到“从众多数据中突出特别数据，从特别数据中突出高价值数据”。我之前用python的matplotlib画过(https://rorschachchan.github.io/2018/02/27/使用matplotlib画图的一个脚本/ )，这一次尝试用echart来做图！
对于等高线，大家都是比较熟悉的，因为日常生活中遇到的山体和水面，都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面，顾名思义，就是在三维空间“高度一致”的曲面。当然了，在二维平面上我们所谓的“高度”实际上就是第三个维度的值，但是三维曲面所谓的“高度”，实际上我们可以理解为密度。“高度”越高，“密度”越大。
Python学习笔记--在Python中如何调整颜色和样式 参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/a
很多人在学习和工作中，习惯于模仿，很难去思考主动创新。 而懂得变通和创新的人非常值得大家去学习。
一款提供专业设计配色方案的在线调色板，点击颜色可直接复制色号，然后就可以到Python等编程软件中绘图了
使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据，进行一系列图形的展示，从中得到更多的经验。 强烈推荐：Analytic Vidhya
在探索图像处理的世界之前，了解一些基础知识是非常重要的。色彩和像素是构成数字图像的基石。
随着高通量单细胞RNA-seq测序技术的发展，scRNA-seq数据集的大小已经从单个细胞增长到数百万个细胞，如何将这些高维度的数据可视化也是生物信息一个重要的应用领域。这一期给大家介绍一些scRNA-seq文章中常见的图，希望给大家带来一些新的作图思路.
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程，错过的喵咪们，课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。古语云“字如其人”，现在讲“第一印象”，说的都是形象、气质的重要作用，在科研领域而言，规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师，飞飞老师~
我用python的matplotlib模块进行简单的画图操作，作为入门参考，下面直接上代码：
前几天在Python白银群【巭孬嫑勥烎】问了一个Python可视化的问题，这里拿出来给大家分享下。
现在验证码的种类真的是越来越多，短信验证码、语音验证码、图片验证码、滑块验证码 ... 我们在 PC 的网页端或者手机上的 app 进行登录或者注册时，应该总会遇见图片验证码，比如下面这类：
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。
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