python數據可視化
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python數據可視化的視頻教程
使用Hyperworks進行試驗數據可視化
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python數據可視化的實例教程
《Python數據可視化編程實戰》是一本使用Python實現數據可視化編程的實戰指南，介紹了如何使用Python最流行的庫，通過60余種方法創建美觀的數據可視化效果。
全書共8章，分別介紹了準備工作環境、了解數據、繪制并定制化圖表、學習更多圖表和定制化、創建3D可視化圖表、用圖像和地圖繪制圖表、使用正確的圖表理解數據以及更多matplotlib知識。
《Python數據可視化編程實戰》適合那些對Python編程有一定基礎的開發人員，可以幫助讀者從頭開始了解數據、數據格式、數據可視化，并學會使用Python可視化數據。
展開 在大佬的強力推薦下，最近作者開始學習《Python數據可視化之美》這本書。通過之前的學習，大家可以掌握較為簡單的繪圖方法。那么如何將繪制的圖更加美觀的顯示出來呢？這也將是筆者學習的東西。接下來，讓我們開始學習的新篇章吧?。?！
案例：
假設我們有四組數據，分別表示四組不同的正向骨架曲線（其結果在excel中顯示如下圖所示），那么怎么將結果一步步的美化呢？
首先，我們先在python中畫出該圖。
00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 箱圖
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
02 patch_artist的使用
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x,patch_artist=True)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
03 whis的使用
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x,whis=0.1,patch_artist=True,showfliers=False)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
plt.ylim(0,10)
04 showfliers的使用
x=np.random.rand(1000)*10
y=np.array([20,22,25])
x1=np.hstack([x,y])
plt.boxplot([x,x1])
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
x=np.random.rand(1000)*10
y=np.array([20,22,25])
x1=np.hstack([x,y])
plt.boxplot([x,x1],showfliers=False)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
plt.ylim(0,25)
05 vert的使用
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x,vert
展開 ,color='r',lw=1)
03 修改數據點的顯示
x = np.arange(8)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr=0.2
plt.errorbar(x,y,yerr,ls='-.',color='r',lw=1,
marker='^',ms=10,mec='b',mfc='m',mew='2')
04 修改誤差棒的顯示
x = np.arange(8)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr=0.2
plt.errorbar(x,y,yerr,ls='-.',color='r',lw=1,
marker='^',ms=10,mec='b',mfc='m',mew='2',
ecolor='k',elinewidth=3)
05 修改誤差棒邊界的顯示
x = np.arange(8)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr=0.2
plt.errorbar(x,y,yerr,ls='-.'
展開 00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 設置坐標軸位置
x=np.arange(3)
y=[0,1,0]
plt.axes([0.1,0.7,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='y',aspect='equal')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axes([0.4,0.4,0.3,0.3],frameon=False,facecolor='y',aspect='equal')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axes([0.7,0.1,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='g',aspect='auto')
plt.plot(x,y,color='r',ls='--')
02 隱藏坐標軸
plt.axes([0.1,0.6,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='y',aspect='equal')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axes([0.7,0.2,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='y',aspect='auto')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axis('off')
03 控制刻度線和刻度標簽的顯示 plt.setp()
x=np.arange(3)
y=[0,1,0]
ax1=plt.subplot(211)
ax1.plot(x,y)
ax2=plt.subplot(212)
plt.setp(ax2.get_xticklabels(
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[FRED] 數據收集面可視化6個月前
數據收集面可視化（Data Collector Surface Visualization）分析選項允許用戶指定模型中的某一表面，在光線追跡的過程中收集光線數據，并顯示或者輸出該面的照度（或相關的物理量）。該分析選項允許計算（包括多面體曲面面型在內的）任意形狀的曲面。同時，因為一個多面體曲面可被用來創建多個不同的面，該選項也是計算多個表面時的一個便捷方法，而不用建立多個分析面或者探測器實體。
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1.
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軟件簡介
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