一、pyqt5的UI中嵌入matplotlib的方法 1、导入模块 导入模块比较简单，首先声明使用pyqt5，通过FigureCanvasQTAgg创建画布，可以将画布的图像显示到UI，相当于pyqt5的一个控件，后面的绘图就建立在这个画布上，然后把这个画布当中pyqt5的控件添加到pyqt5的UI上，其次要导入matplotlib.figure的Figure ，这里要注意的是matplotlib.figure中的Figure，不是matplotlib.pyplot模块中的Figure，要区分清楚。 import matplotlib matplotlib.use("Qt5Agg") #

代码编辑环境 Win10+(Pycharmm or Vscode)+PyQt 5.14.2 功能实现 静态作图：数据作图，取决于作图函数，可自行修改 动态作图：产生数据，获取并更新数据，最后刷新显示，可用于实现数据实时采集并显示的场景 效果展示 代码块（业务与逻辑分离）业务–UI界面代码 文件名：Ui_realtimer_plot.py # -*- coding: utf-8 -*- # Added by the Blog author VERtiCaL on 2020/07/12 at SSRF # Created by: PyQt5 UI code generator 5.14.2 #

思来想去，虽然很忙，但还是挤时间针对这次肺炎疫情写个Python大数据分析系列博客，包括网络爬虫、可视化分析、GIS地图显示、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。希望该系列线上远程教学对您有所帮助，也希望早点战胜病毒，武汉加油、湖北加油、全国加油。待到疫情结束樱花盛开，这座英雄的城市等你们来。 第一篇文章将分享腾讯疫情实时数据抓取，获取全国各地和贵州省各地区的实时数据，并将数据存储至本地，最后调用Maplotlib和Seaborn绘制中国各地区、贵州省各城市、新增人数的图形。希望这篇可视化分析文章对您有所帮助，也非常感谢参考文献中老师的分享，一起

作者：catmelo 本文版权归作者所有 链接：https://www.cnblogs.com/catmelo/p/4162101.html 本文参考官方文档：http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 起步 新建一个matplotlib.figure.Figure对象，然后向其添加一个Axes3D类型的axes对象。 其中Axes3D对象的创建，类似其他axes对象，只不过使\u7528projection='3d'关键词。 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits

此次案例我们是要比较ARID1A这个基因突变与不突变两亚类肝癌病人哪些基因的表达存在差异（寻找差异基因）。 在之前的三篇TCGA的数据采集文章中，我们已经采集到了所需要的所有数据，具体见下： 原创文章 8获赞 11访问量 2823 关注 私信 展开阅读全文 作者：FightingBob

文章目录blinker数据反馈一.简介二.app配置三.小爱同学接入1.代码部分2.代码说明3. 语音控制四.总结 blinker数据反馈 一.简介 这一节我们主要说一下通过小爱同学来控制esp8266开发板采集温湿度数据，然后语言播报 这里我们用到的模块还是DHT11温湿度传感器，没有配置DHT库的朋友，可以看前面的教程，这里就不多说了 二.app配置 这次我们的设备是用于读取数据的，所以设备名称就不能是灯了，我们就起名为传感器 三.小爱同学接入 1.代码部分 #define BLINKER_PRINT Serial //用于打开串口 #define BLINKER_WIFI #defin

Python实验四：Matplotlib数据可视化 实验内容： 任务一：分析1996~2015年人口数据特征间的关系 需求说明：人口数据总共拥有 6 个特征，分别为年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化的方向。 任务二：分析1996~2015年人口数据各个特征的分布与分散状况 需求说明：通过绘制各年份男女人口数目及城乡人口数目的直方图，男女人口比例及城乡人口比例的饼图可以发现人口结构的变化。而绘制每个特征的箱线图则可以发现不同特征增长或者减少的速率是否变得缓慢。 实验步骤： 任务一步骤： （1）使

用Matplotlib画三维图 最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图，可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建，默认情况下，散点会自动改变透明度，以在平面上呈现出立体感 三维的线图和散点图 #绘制三角螺旋线 from mpl_toolkits import mplot3d %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ax = plt.axes(projection='3d') #三维线的数据 zline = np.linspace(0, 15, 10

都是过来人没有太多介绍，直接上代码 附（H5+ 的SQLite传送门）：https://www.html5plus.org/doc/zh_cn/sqlite.html 前提： 1.App配置权限配置选中SQLite 2.自定义调试基座 1.简单操作页面 判断数据库是否打开 打开数据库 关闭数据库 创建表 删除表 执行事务 新增数据 批量新增数据 删除所有数据 查询数据 2.模拟数据 data() { return { dbName: 'dianji_chat', dbPath: '_doc/dianji_chat

Exploring BeagleBone: Tools and Techniques for Building with Embedded Linux By 作者: Derek Molloy ISBN-10 书号: 1119533163 ISBN-13 书号: 9781119533160 Edition 版本: 2 出版日期: 2019-01-07 pages 页数: (782) Contents at a Glance Part I Beagle Board Basics 1 Chapter 1 The Beagle Hardware Platform 3 Chapter 2 Beagle Software 31 Chapter 3 Exploring Embedded Linux Systems 71 Chapter 4 Interfacing Electronics 139 Chapter 5 Practical Beagle Board Programming 185 Part II Interfacing, Controlling, and Communicating 245 Chapter 6 Interfacing to the Beagle Board Input/Outputs 247 Chapter 7 Cross-Compilation, Eclipse, and Building Linux 307 Chapter 8 Interfacing to the Beagle Board Buses 341 Chapter 9 Interacting with the Physical Environment 401 Chapter 10 Real-Time Interfacing Using External Slave Processors 455 Part III Advanced Beagle Board Systems 495 Chapter 11 The Internet of Things 497 Chapter 12 Wireless Communication and Control 555 Chapter 13 Beagle Board with a Rich User Interface 599 Chapter 14 Images, Video, and Audio 643 Chapter 15 Real-Time Interfacing with the PRU-ICSS 673 Chapter 16 Embedded Kernel Programming 717