国产精品97麻豆cm传媒,AB毛片,大香蕉伊思人在线,超碰人人操人人摸,色老板成人无码版在线播放,在线观看小黄片,狠狠干狠狠操,亚洲色图 15p

本文整理自知乎問(wèn)答，僅用于學(xué)術(shù)分享，著作權(quán)歸作者所有。如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系后臺(tái)作刪文處理。編譯：極市平臺(tái)

方法一

作者｜馮昱堯

https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725

強(qiáng)烈推薦 Python 的繪圖模塊 matplotlib: python plotting 。畫(huà)出來(lái)的圖真的是高端大氣上檔次，低調(diào)奢華有內(nèi)涵~ 適用于從 2D 到 3D，從標(biāo)量到矢量的各種繪圖。能夠保存成從 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多種格式。并且 Matplotlib 的繪圖函數(shù)基本上都與 Matlab 的繪圖函數(shù)名字都差不多，遷移的學(xué)習(xí)成本比較低。開(kāi)源免費(fèi)。如圖所示（題目描述中的圖在最后）：
（以下圖片均引用自 Thumbnail gallery ）

像這種普通的函數(shù)圖象：

    
    
     plt.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3)

以及這種 Scatter氣泡圖

    
    
     plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)

精致的曲線，半透明的配色。都顯出你那高貴冷艷的X格，最重要的是只需一行代碼就能搞定。從此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。

想畫(huà) 3D 數(shù)據(jù)？沒(méi)有問(wèn)題 (不過(guò)用 mayavi 可能更方便一些)：

    
    
     ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)

四行代碼你就能擁有（后三行是畫(huà)坐標(biāo)平面上的等高線，嚴(yán)格的額說(shuō)還是一行）。

除此以外，不過(guò)你是矢量場(chǎng)，網(wǎng)絡(luò)還是什么奇葩的需求都能夠搞定：

    
    
     plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap=plt.cm.autumn)plt.colorbar()

    
    
     plt.triplot(x, y, triangles, 'go-')plt.title('triplot of user-specified triangulation')plt.xlabel('Longitude (degrees)')plt.ylabel('Latitude (degrees)')

    
    
     ax = plt.subplot(111, polar=True)bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)

這還沒(méi)完，Matplotlib 還支持Latex公式的插入，當(dāng)別人畫(huà)的圖還是這個(gè)樣子的時(shí)候（以下圖片引用自Matplotlib Tutorial(譯)）

你能夠把它變成這個(gè)樣子：

如果再搭配上 IPython 作為運(yùn)行終端（這張圖是自己的~）：

簡(jiǎn)直就是神器啊，有木有！

心動(dòng)不如行動(dòng)，還等什么？

經(jīng)@許鋮同學(xué)提醒，再補(bǔ)充一句，matplotlib 還可以話 xkcd 風(fēng)格的圖呦~

（圖片引用自網(wǎng)絡(luò)）

此外結(jié)合 IPython Notebook 后更多精彩內(nèi)容，請(qǐng)看http://nbviewer.ipython.org/

如果嫌安裝麻煩并且恰好在 Windows 系統(tǒng)下的話可以嘗試Python的一個(gè)發(fā)行版winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。

鑒于@van li同學(xué)質(zhì)疑 matplotlib 是否能畫(huà)出題目中所示的圖像，我在這里將題目中的圖像用 matplotlib 畫(huà)出來(lái)如下：

代碼在此處：

https://gist.github.com/coldfog/c479124328fc6bb8b789

代碼在此處：

https://gist.github.com/coldfog/5da63a6958fc0a949b52

看到樓下有人說(shuō)配色和好看，唉....那我也貼幾個(gè)吧...只不過(guò)當(dāng)初限于篇幅沒(méi)有寫(xiě)而已。

首先，python 有一個(gè)專門(mén)的配色包jiffyclub/brewer2mpl 路 GitHub，提供了從美術(shù)角度來(lái)講的精美配色（戳這里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps）。

此外還有一些致力于美化繪圖的庫(kù)，用起來(lái)也都非常方便，比如olgabot/prettyplotlib 路 GitHub。

廢話不多說(shuō)，上圖就是王道。
（一下圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò)）

有人可能會(huì)說(shuō)需要復(fù)雜的設(shè)置，其實(shí)也不用。比如上邊這幅圖，只需要多加一個(gè)參數(shù)就好：

    
    
     cmap=brewer2mpl.get_map('RdBu', 'diverging', 8, reverse=True).mpl_colormap,

樓下說(shuō)到統(tǒng)計(jì)繪圖。嘛 seaborn (https://github.com/mwaskom/seaborn) 是一個(gè)調(diào)用 matplotlib 的統(tǒng)計(jì)繪圖庫(kù)，上圖：

代碼一行，后邊的幾乎都是一行，沒(méi)做其他設(shè)置，默認(rèn)就這樣。我就不貼其他的代碼了：

g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0)

這還有個(gè)更炫酷的可交互式的繪圖，大家自己戳開(kāi)看吧：

http://nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guidechaocc/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb

哼哼，完爆了吧~~~~\(≧▽≦)/~---

遇到安裝問(wèn)題的請(qǐng)嘗試Anaconda這個(gè)Python發(fā)行版。下載安裝后直接使用即可，它幾乎預(yù)裝了所有要用到的科學(xué)計(jì)算及可視化的庫(kù)。

有盆友在評(píng)論里說(shuō)希望能有完整的教程，確實(shí)就這個(gè)答案來(lái)說(shuō)，離實(shí)際使用還有很大的距離，網(wǎng)上相關(guān)的中文資料也不多。不過(guò)真要寫(xiě)起來(lái)這個(gè)答案也裝不下，況且寫(xiě)在這個(gè)問(wèn)題下也不是很恰當(dāng)。等到那天我有專欄了再說(shuō)吧，到時(shí)候也許會(huì)寫(xiě)一個(gè)關(guān)于可視化的系列教程。

方法二

作者｜阿昆

https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/1182984311

翻遍這個(gè)問(wèn)題下的所有回答，發(fā)現(xiàn)凡是提到Matlab的，其評(píng)價(jià)中常有‘鋸齒’，‘菜鳥(niǎo)’，‘難看’，‘不忍直視’等標(biāo)簽。

然而，2020年了，技術(shù)提升了，觀念進(jìn)步了，當(dāng)一些基本問(wèn)題解決后，Matlab還那么‘不堪’嗎？

觀察Mathematica、Origin、Python/matplotlib、R/ggplot2等軟件繪制的數(shù)據(jù)、結(jié)果圖，其與Matlab圖的差異主要體現(xiàn)在點(diǎn)、線、面等對(duì)象屬性（位置、尺寸、顏色等）的不同上。

既然只是屬性的不同，那是不是只要修改一下這些信息，就可以實(shí)現(xiàn)各種軟件繪圖風(fēng)格之間的轉(zhuǎn)換了呢？

答案是肯定的。

比如，這是高贊回答 @馮昱堯用Python/matplotlib繪制的一幅圖：

我們用Matlab默認(rèn)屬性來(lái)繪制，效果是這樣的（沒(méi)加誤差棒）：

然后，只需再修改一下位置、尺寸、顏色等信息，就可以得到風(fēng)格差不多的圖（沒(méi)加誤差棒）：

當(dāng)我們用這一思想來(lái)思考該如何繪制插圖時(shí)，就很容易實(shí)現(xiàn)自己的小想法，仿造甚至創(chuàng)造出理想的插圖。

比如，某一天，發(fā)現(xiàn)傍晚的天空顏色很美，心想：為什么不能把它畫(huà)到論文插圖里呢？（見(jiàn)：Matlab論文插圖配色2——自然漸變）

于是，

再比如，某一天，看到女朋友的照片，覺(jué)得很美，心想：為什么不能把她畫(huà)到論文插圖里呢？（見(jiàn)：Matlab論文插圖配色1——是女朋友的顏色）

于是，

這時(shí)，有朋友就要說(shuō)了：“哎呀答主，你整這些個(gè)花里花哨的東西，還不是得一行代碼一行代碼的敲出來(lái)啊，太麻煩了吧?！?/span>

此言差矣。

就像R有g(shù)gplot2，Python有matplotlib，Matlab其實(shí)也有很多現(xiàn)成的繪圖工具包，并不需要你自己開(kāi)發(fā)。

比如，

Pierre Morel [1] 結(jié)合ggplot2，開(kāi)發(fā)了gramm工具，用于繪制復(fù)雜圖形。

Inspired by ggplot2 (Wickham 2009), the R implementation of “grammar of graphics” principles (Wilkinson 1999), gramm improves Matlab’s plotting functionality, allowing to generate complex figures using high-level object-oriented code.

示例效果如下：

類似的，Stephen Cobeldick [2] 將matplotlib配色方案移植到了Matlab。

也就是說(shuō)，在Matlab中就可以直接用matplotlib的配色方案了，就不必總是‘jet’了。

The MatPlotLib 2.0 default colormaps ported to MATLAB. This submission also includes the Line ColorOrder colormaps!

示例效果如下：

還有很多專門(mén)針對(duì)論文插圖的工具包，這里就不一一介紹了。

總的來(lái)說(shuō)，工具只是工具，它們并沒(méi)有高低貴賤之分。

若想畫(huà)出好看的插圖，關(guān)鍵還是在于使用工具的人。

集中一點(diǎn)，登峰造極。

參考：
Morel P . Gramm: grammar of graphics plotting in Matlab.

Cobeldick S . MatPlotLib Perceptually Uniform Colormaps.

     
     
      
      
     
     
     
     
      
      
       
                  
           
            
            
             
                           
              
               
               
                
                
                 
                 
                  
                  
                   
                    
                     
                      
                       往期精彩回顧 
                       
                      
                     
                   
                  
                  
                 
                 
                
                
               
               
              
              
              
              
               
               
                
                
                 
                 
                  
                  

                 
                 
                 
                 
                  
                  
                   
                   

                  
                  
                  
                  
                   
                   

                  
                  
                 
                 
                 
                 
                  
                  

                 
                 
                
                
               
               
               
               
                
                
                 
                 
                  適合初學(xué)者入門(mén)人工智能的路線及資料下載
                 
                 
                
                
                 
                 
                  (圖文+視頻)機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)系列下載
                 
                 
                
                
                 
                 
                  機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)筆記等資料打印
                 
                 
                
                
                 
                 
                  《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》的代碼復(fù)現(xiàn)專輯

```
交流群
```

歡迎加入機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者微信群一起和同行交流，目前有機(jī)器學(xué)習(xí)交流群、博士群、博士申報(bào)交流、CV、NLP等微信群，請(qǐng)掃描下面的微信號(hào)加群，備注：”昵稱-學(xué)校/公司-研究方向“，例如：”張小明-浙大-CV“。請(qǐng)按照格式備注，否則不予通過(guò)。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會(huì)請(qǐng)出群，謝謝理解~（也可以加入機(jī)器學(xué)習(xí)交流qq群772479961）

【Python】如何在科研論文中畫(huà)出漂亮的插圖？

Pierre Morel [1] 結(jié)合ggplot2，開(kāi)發(fā)了gramm工具，用于繪制復(fù)雜圖形。

Pierre Morel [1] 結(jié)合ggplot2，開(kāi)發(fā)了gramm工具，用于繪制復(fù)雜圖形。