matplotlib
關注創建者：博集華仿 創建時間：2019-11-28
matplotlib的視頻教程
ABAQUS添加Python庫文件方法
1.ABAQUS添加Python庫文件 2.以安裝xlwt、xlrd、matplotlib、numpy庫為例說明Python庫文件安裝方法 3.涵蓋了.exe、.gz、.whl格式文件庫安裝方法 4.實現abaqus中使用python連接excel 5.針對ABAQUS6.12——ABAQUS2020版本有效
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基于python的彈性模量批量自動計算腳本
基于python的彈性模量批量自動計算腳本 ########### 環境依賴 python3 numpy pathlib matplotlib ########### 使用步驟 0. 確保電腦已配置python環境(可參考百度自行配置) 1. 將待計算數據(txt文件)放入data文件夾下(支持批量處理)，確保txt中第一列是位移(mm)，第二列是力(N) 2.
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Python面向對象的有限元編程
本課程以Python3面向對象的編程方法實現桿單元，梁單元，平面應力(應變)單元，板單元，三維實體單元等常用單元類型，以及matplotlib可視化后處理。使用的IDE為VScode
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matplotlib的實例教程
Linux 下安裝
Ubuntu & Debian
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
CentOS/Fedora
sudo dnf install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose atlas-devel
Mac 系統
Mac 系統的 Homebrew 不包含 NumPy 或其他一些科學計算包，所以可以使用以下方式來安裝：
python -m pip install numpy scipy matplotlib
安裝驗證
測試是否安裝成功：
>>> from numpy import *>>> eye(4)array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])
from numpy import * 為導入 numpy 庫。
eye(4) 生成對角矩陣。
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展開 由于全局嵌入Cohesive單元，在單元共節點位置存在孔洞，部件變形后，孔洞呈現出小黑點的形式，無法去除，線圖就完全不存在這些問題；
常用的編程繪圖工具，目前以Matlab和Python matplotlib為主，Abaqus2021版本之后就已經內置了matplotlib庫，因此本文以matplotlib庫為基礎，帶大家繪制POLARIS_CrackGeo插件提取的裂縫線圖。
01 生成正弦波形
import numpy as np
import scipy.signal as sig
import matplotlib.pyplot as plt
fs=256
t=np.arange(0,1,1/fs)
xt=np.sin(2*np.pi*5*t) #初相位為0度
plt.plot(t,xt)
import numpy as np
import scipy.signal as sig
import matplotlib.pyplot as plt
fs=256
t=np.arange(0,1,1/fs)
xt=np.sin(2*np.pi*5*t+np.pi/2) #初相位為90度
plt.plot(t,xt)
02 生成余弦波形
import numpy as np
import scipy.signal as sig
import matplotlib.pyplot as plt
fs=256
t=np.arange(0,1,1/fs)
xt=np.cos(2*np.pi*5*t) #初相位為0度
plt.plot(t,xt)
03 生成三角波形
import numpy as np
import scipy.signal as sig
import matplotlib.pyplot as plt
fs=256
t=np.arange(0,1,1/fs)
xt=sig.sawtooth(2*np.pi*5*t,1) #上斜
plt.plot(t,xt)
import numpy as np
import scipy.signal as sig
import matplotlib.pyplot as plt
fs=256
t=np.arange(0,1,1/fs
展開 ()
共振濾波器
import numpy as np
import scipy.signal as sig
import matplotlib.pyplot as plt
b,a=sig.iirpeak(100,30,512)
w,h=sig.freqz(b,a,fs=512)
plt.plot(w,20*np.log10(abs(h)))
plt.xlabel('Hz')
plt.ylabel('dB')
plt.grid()
示例文件
在 OpticStudio 的安裝過程中包含了范例文件，位于安裝路徑下的 Zemax\ZOS-API Sample Code 文件夾中，其中部分文件不需要安裝其他模塊就可運行（如01和03），但如 04 和 10 文件需要安裝NumPy和matplotlib這兩個模塊。建議運行示例文件之前首先安裝 matplotlib 模塊。
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matplotlib的最新內容
開發的不確定性量化與可靠性分析軟件
DAKOTA：Sandia 國家實驗室的優化與 UQ 工具包，支持 MC、LHS、PCE、Sobol 分析
UQLab：基于 MATLAB 的 UQ 框架，學術與工業界廣泛采用
OpenTURNS：開源 C++/Python UQ 庫，適合二次開發
③ 編程與數據分析層
Python：NumPy/SciPy（數值計算）、Pandas（試驗數據管理）、Matplotlib
- 課程簡介：一份適合初學者的Python人工智能與機器學習入門指南
- 學習內容：
- Python編程入門
- 變量、數據類型、運算符
- 條件語句、循環
- 函數、模塊和包
- Python文件處理
- 錯誤處理與異常處理
- 庫的使用：NumPy、Pandas
- 使用Matplotlib
配合cv2或matplotlib可以對數據集進行可視化：
具有gt框的六路攝像頭輸出：
同步lidar點云，可以同時繪制出bev視角下的標注信息
2、bevformer檢測效果展示
以下是使用在nuScenes數據集下訓練的權重，采用bevformer-tiny模型直接進行檢測的效果（即沒有在SimData上進行訓練）。
stress_von_mises = solution_rst.stress().von_mises # 等效應力
……
# ---- 繪制vtk（建議與上方的代碼分開執行） -----
import pyvista as pv
import numpy as np
mesh = pv.read(r"Case_disp_mises_temp.vtk")
from matplotlib.colors
通過 Python 代碼，我們可以高效地批量執行分析、集成多物理場仿真，并與其他 Python 庫（如 NumPy、Pandas、Matplotlib）結合，實現更高級的數據處理和優化設計。
講師：
張穎 | Ansys高級應用工程師
上海交通大學機械工程碩士學位，有多年有限元仿真二次開發經驗，專注于汽車電機結構仿真、NVH分析等領域。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 設置中文字體和負號顯示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常顯示負號
<div contenteditable="false" width="100%">
import numpy as np
</div><div contenteditable="false" width="100%">
import matplotlib.pyplot as plt
</div><div contenteditable="false" width="100%"><br>
安裝package （大部分package已經自動有了，比如pandas，numpy，matplotlib等，不需要重新裝）
在指定環境中安裝包
conda install --name <env_name> <package_name>
在當前環境中安裝包
conda install <package_name>
yfinance
示例：在條形圖中獲取和顯示 Facebook 數據
在此示例中，我們使用 yfinance 庫下載 Meta（以前稱為 Facebook）和 matplotlib 的歷史股票數據，以創建條形圖。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot
