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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

Matplotlib 為我們提供了多個顏色圖，您可以在此處查看所有顏色圖。在我們的示例中，我們將使用 tab20。

yy.tdata = yy.yplt.plot(t, data[0, :])plt.xlabel("時間s")plt.legend(["求解變量"])plt.show()然后逐漸復雜一點，假設方程為發現得到的結果是這樣的，很明顯不合理 這是因為求解的時候輸出的插值的問題，我們改一下代碼，結果如下是不是就合理多了完整的代碼如下import matplotlib.pyplot

quadratic') plt.plot(x, x**3, label='cubic')plt.xlabel('x label')plt.ylabel('y label')plt.title("lower right")plt.legend(loc='lower right')其結果顯示如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot

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。

可以使用size指定隨機數組的維度 繪制正態分布圖像 這里嘗試生成直方圖表示上一節生成的10000個隨機數 import matplotlib.pyplot as pltplt.hist(numbers)plt.show 直方圖的縱軸表示不同區間的樣本數量。

現在我們已經有了所需的一切，讓我們從代碼開始： 第 1 步：導入庫 首先，讓我們導入 TensorFlow、NumPy、OpenCV、Pillow 和 Matplotlib 的必要庫。 ?

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

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>

（1）python import numpy as np #導入基礎數據庫import matplotlib.pyplot as plt #導入畫圖庫plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #顯示中文不會出現亂碼x = np.linspace(1,10,10

我們可以使用 matplotlib 中的 subplot（） 函數進行可視化，并循環訪問訓練數據集部分的前 25 張圖像。

Pandas – 一個基于 NumPy 構建的 Python 庫，用于有效的矩陣乘法和數據幀作，它還用于數據清理、數據合并、數據重塑和數據聚合 Matplotlib – 它用于繪制 2D 和 3D 可視化圖，它還支持多種輸出格式，包括圖表 Scipy – 用于求解數學方程式和算法的 Python 庫。它是統計和微積分函數最常用的庫之一。

<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>

調用python讀取excel數據方法代碼如下： import xlrdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falset = xlrd.open_workbook('柱子實驗數據(2).xls

（1）Python import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']=['STSong']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedata_1 = np.random.randn(1000) + 10data_2 = np.random.randn

（1）Pythonimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseyear = [2016,2017,2018,2019,2020,2021]number_1 = [25,26,30,35,37,40]number