Spotify笔记本 这是Spotify的主要内容的Python部分，主要探讨python的数据分析技术和表示样式。 这是创建仪表盘的基础。 归纳法 这是通过名为Spotify.ipynb的文件中的python和jupyter notbook完成的数据可视化和分析 了解类别 内容 “ data.csv”文件包含从Spotify Web API收集的170,000首歌曲，您还可以在其他数据集中找到按艺术家，年份或流派分组的数据。 该数据集由Kaggle用户YamaçEren Ay上传，您可以在这里找到原始数据集 主： id（Spotify生成的轨道的ID） 数值： 声音（范围从0到1） 舞蹈性（范围从0到1） 能量（范围从0到1） duration_ms（整数通常为200k至300​​k） 工具性（范围从0到1） 价（范围从0到1） 受欢迎程度（范围从0到100） 速度（

Python常用库，官方原版whl文件，文件下载到本地后， 直接终端 pip install xxx.whl 安装

本文研究的主要是python+matplotlib实现动态绘制图片（交互式绘图）的相关内容，具体介绍和实现代码如下所示。 　　最近在研究动态障碍物避障算法，在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用Anaconda的Python打包集合，在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 　　Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方

文章目录matplotlib—柱形图bar()和饼图pie()绘制地区分布柱形图绘制体重柱形图绘制体重分布饼图总结 matplotlib—柱形图bar()和饼图pie() 从昨天在百度百科爬取到的《青春有你2》参赛选手的数据，对选手的地区，体重等信息进行数据可视化。 部分数据展示（JSON格式）： 绘制地区分布柱形图 话不多说，直接上代码。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import json import matplotlib.font_manager as font_manager #显示matplotlib生成的

万事开头难，弄好环境才能开始啊

概率论中各分布函数的图像绘制，解释详细，也可以作为其他图像绘制的参考。 可以用jupyter notebook打开此文件

主要为大家详细介绍了Python Matplotlib实现三维数据的散点图绘制，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

介绍 本文不是一篇详尽的、从简到繁的 Maplotlib 画图教程，而是用各种例子快速直观地让读者上手 Matplotlib 画图中的一些常用的、基础的操作。本文不对各种数据图（折线图、柱状图等）作介绍。文中配有效果示意图及代码。本文亦可作常用画图函数/参数查询之用。 写在前面 什么样的数据图才是好的？ 图之好坏不在繁简，一副好图，应该让读者能清晰明了地理解你想要表达的意思。所以在设计图的时候，此为第一要义。 检查你的数据图 是否对色盲友好？（避免过多地使用红绿配色。） 如果打印成黑白稿（grayscale）的话，读者是否还能分辨出不同的元素？（避免仅使用颜色来区分元素，使用恰当、对比度高的颜

7.5 拖动调节 拖动调节功能的指令储存格式如表 7.11 所示。 表 7.11 拖动调节功能的指令储存格式 地址 定义 数据长度 说 明 0x00 Pic_ID 2 页面 ID 0x02 TP_Area 8 触控按钮区域：（Xs,Ys），（Xe,Ye） 0x0A Pic_Next 2 目标切换页面，必须为 0xFF**，表示不进行页面切换。 0x0C Pic_On 2 按钮按压效果图所处的页面，必须为 0xFF**，表示没有按钮按压效果。 0x0E TP_Code 2 0xFE03 0x10 0xFE 1 0xFE 0x11 *VP 2 变量地址指针。 0x13 Adj_Mode 1 ☆高 4bit 定义了数据返回格式： 0x0*=调节 VP 字地址（整型数）； 0x1*=调节 VP 字地址的高字节地址（1 字节无符号数，VP_H）； 0x2*=调节 VP 字地址的低字节地址（1 字节无符号数，VP_L）。 ☆低 4bit 定义了拖动方式： 0x*0=横向拖动；0x*1=纵向拖动。 0x14 Area_Adj 8 有效调节区域：（Xs,Ys）（Xe,Ye），必须和触控区域一致。 0x1C V_Begain 2 起始位置对应的返回值，整数。 0x1E V_End 2 终止位置对应的返回值，整数。 【注】拖动调节需要配合“滑动刻度指示”来实现，有关滑动刻度指示的相关内容请参考第 8 章。拖动调节不支持按键（即 0x4F 寄存器保存的键码）控制。调节滑块的数据可以通过“数据变量、变量图标”等功能显示出来。 可以用 PC 端 DGUS 开发软件实现拖动调节功能。在 DGUS 软件中，点击 按钮，接下来用鼠标框选一 个区域，并在右侧的菜单中对该功能进行设置，如拖动方式以及起始终止位置对应的返回值等。配置完成后可 实现类似图 7.7 的效果。 图 7.7 拖动调节功能效果 拖动调节的优点是直观、快捷，而且参数不会越界。当需要更精确的拖动录入时，可以把拖动调节所指向 的变量数据用“数据变量显示”功能来显示出来（如图 7.7 中的 0.35）。

Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。 对应版本：WIndow 64bit \ Python3.7