Python 绘制五角星

这里使用Matlab编写了一个小程序，通过控制每个圆心的位置来实现奥运五环的绘制。

散点数据的三角剖分画等值线，tricontour这个函数真挺实用的。你只要准备好TRI、X、Y和Z，就能直接画出等高线，完全不用先插值成规则网格。像不规则地形数据，或者做个简单地表，这种直接从三角剖分走一波的方法又快又稳。

此函数集用于创建三角分布。一个函数用于绘制三角分布的 PDF 和 CDF，而另一个用于计算概率或给定概率下的值。一个视频展示了这些函数的创建和使用方式：视频链接

使用OpenCV进行ChArUco角点检测，支持Python和Matlab环境。该代码查找棋盘角点坐标，并使用标记（QR码）查找找到的角点的ID。项目支持实时和静态图像可视化，适用于摄像机校准。

绘图函数的直观反馈真的挺重要，尤其在学生成绩这种数据时。直方图和箱线图是两个比较常用的工具，前者看分布，后者看离群点和中位数，结合起来用，效果还挺不错的。 成绩的直方图可以帮你快速看出整体分布，比如是否偏高、偏低，或者集中在哪个分段。matplotlib配合pandas用起来顺手，几十行代码就能搞定。 箱线图就更直接了，谁高谁低一目了然，尤其是中位数和异常值醒目。用plt.boxplot()加上合理的分组，展示每个班、每门课的差异也方便。 如果你习惯用MATLAB，也有现成的多组箱线图绘制函数，比如这个资源就还不错，直接套用效率高。 另外推荐几个相关资源，像成绩模型优化、VC++成绩程序这些，

python 的 csv 导入功能配上曲线图的可视化能力，做训练结果还挺方便的。你只需要把训练日志存在.csv文件里，再用几行代码就能画出一张清晰的 loss 曲线，数据点不是整数也不影响，画出来一样顺滑。 支持在同一个图里画多条线，像训练集和验证集 loss 对比、不同模型的表现差异，一张图就能一目了然。还可以自定义图的标题、x 轴、y 轴标签，方便标记你关心的指标，比如epoch、accuracy啥的。 这个资源比较适合你在训练新模型、调参的时候快速检查效果。嗯，还有个小建议：尽量别用 Excel 保存csv，有时候会改了编码格式，python 读起来出错。你可以用pandas.read_

作业目标 完成本作业后，学生将能够： 利用 NumPy 数组更有效地处理大型数字表。 利用 Matplotlib 绘图库和类似 MATLAB 的绘图语法在 Python 中创建简单图形。 作业说明 阅读作业，从 NumPy 模块的简要介绍开始。 完成有关使用 Matplotlib 模块进行 Python 二维绘图的教程。 克隆 GitHub 存储库：https://github.com/kquijano/GitHubClassroom/tree/main/06-graphing-data-with-python 欢迎阅读存储库目录中的教程。建议创建一个名为“matplot”的新目录，并将

用 Python 画玫瑰花？听起来挺浪漫，其实也蛮有意思的，适合刚学完matplotlib的你练练手。简洁的matplotlib绘图，配合极坐标，让你一行行看懂图是怎么生成的，代码不多，逻辑也清晰，响应也快。调调参数还能画出不同样子的花，动手调试挺上头。比起网上一堆配色复杂、逻辑绕的图形案例，这个脚本干净——只有核心代码，没有太多花里胡哨的依赖，新手也能轻松跑通。如果你之前玩过Matlab 的玫瑰花、或者想了解下南丁格尔图、花授粉算法，那也能从中找到些相似点，甚至有点灵感撞击的感觉。建议你运行前装好matplotlib，直接贴代码试试看，调整一下参数，比如theta或r的表达式，就能画出不一样

Matplotlib 的高级图表用法，真的是提升可视化质量的一大利器。像人口趋势那种时间序列，用plt.plot()一画就出来，线条平滑、标注清晰，响应也快。基因表达数据量大？Seaborn 的 heatmap轻松搞定，调个cmap颜色方案还能提升观感，配上annot=True还能显示具体数值，阅读体验直接拉满。 Python 的pandas用起来也挺顺手，是读.xlsx文件，一行pd.read_excel('filename.xlsx')就能搞定，省心省力。记得用head()和info()先看看数据结构，字段一目了然，前少走弯路。 更高级的玩法也有，比如数据里带“地区”字段？直接上sns.p