python：數(shù)據(jù)可視化 - 動態(tài)

抖音、快手、B站等上常見的數(shù)據(jù)統(tǒng)計動態(tài)圖，視頻是如何制作的呢？我們可以通過python的pandas和matplotlib制作出來。

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到瀘溪網(wǎng)站設(shè)計與瀘溪網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名申請、網(wǎng)頁空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋瀘溪地區(qū)。

步驟1： 安裝pandas、matplotlib庫

pip install pandas

pip install matplotlib

步驟2： 從國家統(tǒng)計局等數(shù)據(jù)網(wǎng)站找到合適的數(shù)據(jù)。

步驟3： 案例中的數(shù)據(jù)indus.csv。將統(tǒng)計的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理存儲到合適的文件

百度云

鏈接：

提取碼：hkn2

步驟4： 源碼

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學(xué)，功能強(qiáng)大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠簡單而有效地實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊蹋挛倪M(jìn)行對Python圖像處理進(jìn)行說明。

當(dāng)然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對于PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經(jīng)驗。

PIL可以對圖像的顏色進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時，是采用固定的閾 值127來實現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換，就要用到 Image.point函數(shù)。

深度剖析Python語法功能

深度說明Python應(yīng)用程序特點

對Python數(shù)據(jù)庫進(jìn)行學(xué)習(xí)研究

Python開發(fā)人員對Python經(jīng)驗之談

對Python動態(tài)類型語言解析

Image.point函數(shù)有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數(shù)可以通過查表的方式實現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過程中的映射表，每個顏色通道應(yīng)當(dāng)有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。

可見，轉(zhuǎn)換過程的關(guān)鍵在于設(shè)計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當(dāng)然，由于這里的table并沒有什么特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設(shè)定實現(xiàn)（0, 255）范圍內(nèi)，任意需要的一對一映射關(guān)系。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任務(wù)相當(dāng)繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進(jìn)行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優(yōu)勢就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護(hù)階段節(jié)約大量資金，而這兩個階段的軟件成本占到了軟件整個生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發(fā)原始項目的程序員都 能具有這樣的強(qiáng)烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認(rèn)Python圖像處理的可讀性遠(yuǎn)勝于C或者Java，后兩 者都采用了專門的字符標(biāo)記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱，采用這些字符可能會產(chǎn)生顯著的編程風(fēng)格差 異，使得那些負(fù)責(zé)維護(hù)代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉(zhuǎn)載

如何用Python實現(xiàn)動態(tài)圖

首先找到要制作動圖的視頻。 點擊打開觀看。 視頻觀看過程中，打開動圖制作軟件。 選擇需要截取的畫面。 點擊錄制幾秒鐘后，點擊停止并保存。 保存到電腦，然后可以傳到手機(jī)進(jìn)行使用

TensorFlow2.0 使用tf.function裝飾器將動態(tài)圖轉(zhuǎn)化成靜態(tài)圖加速

這里只是一些簡單的介紹

假設(shè)我們要把一個模型的前向傳播轉(zhuǎn)化成靜態(tài)圖:

這個裝飾器對任何 只包含tensor操作 的函數(shù)都有效.

在eager執(zhí)行模式下, 可以使用普通的python語法對流程進(jìn)行控制, 但是在tf.function裝飾的函數(shù)中, 要對上面的2種方式進(jìn)行轉(zhuǎn)化.

使用1.x的 tf.cond , tf.while_loop 的方式進(jìn)行控制應(yīng)該也是可以的.

在使用 tf.function 裝飾的函數(shù)中print只會在最初執(zhí)行1次, tf.Variable() 也是. 如果要每次都執(zhí)行需要使用tf.print

如果要使用類似python中類似list的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 可以使用tf.TensorArray

@tf.function是支持多態(tài)的, 假設(shè)有以下函數(shù)

在 x=tf.constant(0) 和 y=tf.constant(1) , x=tf.constant(0.0) 和 y=tf.constant(1.0) 的情況下是會產(chǎn)生兩個不同的靜態(tài)圖的, 甚至 x=tf.constant(0) 和 y=tf.constant(1) , x=tf.constant(1) 和 y=tf.constant(1) 都是兩個不同的靜態(tài)圖, 因為他們的數(shù)據(jù)類型不同, 或者數(shù)值不同都會造成靜態(tài)圖不同, 這時候靜態(tài)圖可能比eager執(zhí)行方式更加費(fèi)時, 因為需要retracing是哪一張靜態(tài)圖. 所以在使用@tf.function時最好指定輸入數(shù)據(jù)的類型和shape, 類似于tensorflow1.x中 tf.placehold 的效果:

此時輸入 x=tf.constant(0) 和 y=tf.constant(1) , x=tf.constant(1) 和 y=tf.constant(1) 都會調(diào)用同一張靜態(tài)圖. 另外, 傳入的每一個python類型也都會構(gòu)造一個圖, 所以最好把 training=True 改為 training=tf.constant(True) .

和tensorflow1.x中tf.shape于get_shape()/shape的區(qū)別類似, 在 tf.function 裝飾的函數(shù)中, 需要使用 tf.shape() 獲取tensor的shape, 而不能使用 get_shape() 或者 shape . 否則會產(chǎn)生 NoneType 錯誤.

python 內(nèi)存中創(chuàng)建GIF動態(tài)圖數(shù)據(jù)？

建多個ppt頁面，并先繪制跳躍的路徑，將每頁的小球放到路徑上。接下來刪除路徑這條線，并將每頁都導(dǎo)出為圖片。導(dǎo)出時選擇每頁導(dǎo)出、確定好保存位置，點擊導(dǎo)出。接下來我們打開網(wǎng)頁，在百度里面輸入GIF生成器。找到合適的一個網(wǎng)頁轉(zhuǎn)換軟件進(jìn)行轉(zhuǎn)換

怎么用Python制作一個好玩炫酷的GIF動態(tài)圖

import?sys

import?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

from?matplotlib.animation?import?FuncAnimation

fig,?ax?=?plt.subplots()

fig.set_tight_layout(True)

#?詢問圖形在屏幕上的大小和DPI（每英寸點數(shù)）

#?注意當(dāng)把圖形保存為文件時，需要為此單獨(dú)再提供一個DPI

print('fig?size:?{0}?DPI,?size?in?inches?{1}'.format(

fig.get_dpi(),?fig.get_size_inches()))

#?繪制一個保持不變（不會被重新繪制）的散點圖以及初始直線

x?=?np.arange(0,?20,?0.1)

ax.scatter(x,?x?+?np.random.normal(0,?3.0,?len(x)))

line,?=?ax.plot(x,?x?-?5,?'r-',?linewidth=2)

def?update(i):

label?=?'timestep?{0}'.format(i)

print(label)

#?更新直線和軸（用一個新X軸標(biāo)簽）

#?以元組形式返回這一幀需要重新繪制的物體

line.set_ydata(x?-?5?+?i)

ax.set_xlabel(label)

return?line,?ax

if?__name__?==?'__main__':

#?會為每一幀調(diào)用Update函數(shù)

#?這里FunAnimation設(shè)置一個10幀動畫，每幀間隔200ms

anim?=?FuncAnimation(fig,?update,?frames=np.arange(0,?10),?interval=200)

if?len(sys.argv)??1?and?sys.argv[1]?==?'save':

anim.save('line.gif',?dpi=80,?writer='imagemagick')

else:

#?Plt.show()會一直循環(huán)動畫

plt.show()

可以生成下面這種圖

網(wǎng)站題目：python函數(shù)動態(tài)圖 Python動態(tài)圖表
文章路徑：http://chinadenli.net/article4/hgphoe.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供品牌網(wǎng)站制作、企業(yè)網(wǎng)站制作、面包屑導(dǎo)航、ChatGPT、企業(yè)建站、軟件開發(fā)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)