python画点函数,python画线函数

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python中如何画点击分

这里用到一个matplotlib.pyplot子库中画散点图的函数

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o',

cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None,

linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None,

data=None, **kwargs）

这个函数接收的参数很多，有默认值的平时也不需要我们指定，是可选的，这次我们用到的除了基本的x ，y参数，还有c，s，alpha和marker，c就是为点指定的颜色数组，s是点的面积大小，alpha是点的颜色的透明度，marker是指定点标记的形状。

相关问答

Q1: python 画点连线

没有太明白你的意思：依次连接我理解的是按照生成的顺序连接

随机产生点用random模块

random().random()() 生成0至1之间的随机浮点数，结果大于等于0.0，小于1.0

random.randint(a,b) 生成1至5之间的随机整数，结果大于等于1，小于等于5，a必须小于等于b

random.choice(testlist)从testlist中随机挑选一个数，也可以是元组、字符串

划线函数可以用下面的

dc = wx.PaintDC(self)

dc.SetPen(wx.Pen('red',1))

dc.DrawLine(10, 0, 20, 100)

Q2: python画图：，横坐标是点数（1到1000），纵坐标是大小不同的数值，即如何用颜色的深浅代表数值的大小？

1、首先在python软件中，创建一个响应鼠标的自定义函数，当鼠标在画布上面点击一下，就画一个圆。

2、创建一个画布，背景是白色：img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。

3、然后创建一个窗口：cv2.namedWindow('image')。当鼠标在这个窗口里面的时候，上面的自定义函数会响应鼠标。

4、开始一个while循环，每次在image窗口里面点击鼠标，就会画一个圆。

5、执行程序之后，在画布上随机的点击鼠标，就可以得到彩色的圆。

Q3: Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）

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如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：

正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：

在本书中，plt接口会被频繁使用。

让我们创建第一个绘图。

假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：

你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？

实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：

1. 从.py脚本中绘图

如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：

在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！

2. 从 IPython shell 中绘图

这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。

3. 从 Jupyter Notebook 中绘图

如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：

在本书中，将会使用inline选项：

现在再次尝试一下：

上面的命令会得到下面的绘图输出结果：

如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。

为此，需要三个可视化工具：

那么开始引入这些包吧：

第一步是载入实际数据：

如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加探索。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.TAB，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。

两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。

因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：

这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：

上面的命令得到下面的输出：

此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。

这会得到下面的输出结果：

关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。

本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。

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