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人工智能适合什么图形?

江湖快报网2022-11-24 05:05:24【人工智能】人已围观

简介Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。


Windows 系统安装

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。


Windows 系统安装 Matplotlib


进入到 cmd 窗口下,执行以下命令:


python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib


Linux 系统安装 Matplotlib


可以使用 Linux 包管理器来安装:


Debian / Ubuntu:

sudo apt-get install python-matplotlib


Fedora / Redhat:

sudo yum install python-matplotlib


Mac OSX 系统安装 Matplotlib


Mac OSX 可以使用 pip 命令来安装:


sudo python -mpip install matplotlib


安装完后,你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。


$ python -m pip list | grep matplotlib matplotlib (1.3.1)




人工智能实现简单的画图功能,例如柱状图,曲线图,散点图。



柱状图


主要用于数据的统计与分析,早期主要用于数学统计学科中,

数码相机的曝光值用柱状图表示

到现代使用已经比较广泛,比如现代的电子产品和一些软件的分析测试,如电脑,数码相机的显示器和photoshop上都能看到相应的柱状图。

易于比较各组数据之间的差别。


# 导包

import matplotlib.pyplot as plt

# 导入字体库

from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 设置本机字体 字体样式 字体大小

# font = FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/simhei.ttf",size=30)

# 柱状图

# 设置数据

salary = [9000,10000,5000,3000]

group = ['beijing','shanghai','guangzhou','hebei']


# 填充数据

plt.bar(group,salary)


# 设置标题

plt.title('salary/group')


plt.show()



曲线图


曲线图又称折线图,是利用曲线的升、降变化来表示被研究现象发展变化趋势的一种图形。它在分析研究社会经济现象的发展变化、依存关系等方面具有重要作用。 [1]

绘制曲线图时,如果是某一现象的时间指标,应将时间绘在坐标的横轴上,指标绘在坐标的纵轴上。如果是两个现象依存关系的显示,可以将表示原因的指标绘在横轴上,表示结果的指标绘在纵轴上。同时还应注意整个图形的长宽比例



# 导包

import matplotlib.pyplot as plt

# 导入字体库

from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 设置本机字体 字体样式 字体大小

font = FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/simkai.ttf",size=30)


# 单指标

# # 填充数据 第一个x轴,第二个y轴

# plt.plot(['','',''],[0,10,10])


# # 绘制方法

# plt.show()


# 多指标曲线图

# d定制数据

x1 = ['','','','','','']

y1 = [0,5,6,1,10,9]


x2 = ['','','','','','']

y2 = [10,20,15,30,25,24]


# 填充数据 温度 :temperature

plt.plot(x1,y1,label='temperature')

# 湿度

plt.plot(x2,y2,label='water')

# 设置标题

plt.title('温湿度趋势图',FontProperties=font)

# 显示图例

plt.legend()

# 绘制方法

plt.show()



散点图


散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。


# 导包

import matplotlib.pyplot as plt

# 导入科学计算

import numpy as np

# 设置数据

# plt.scatter(2,4)

# # 绘制

# plt.show()

# 定义x轴数据 :随机

x = list(range(0,101))

y = [xvalue * np.random.rand() for xvalue in x ]


# 填充数据

# s :点的大小和粗细

# c: 颜色

plt.scatter(x,y,s=20,c='red')


plt.show()

总结:

柱状图关键字:bar()

曲线图关键字:plot()

散点图关键字:scatter()

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