今天小编就为大家分享一篇使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-08-23 10:53:24 77KB 读取csv文件 excel表格 matplotlib画图
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主要介绍了Python使用matplotlib绘制圆形代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2021-08-21 10:46:52 58KB python matplotlib 绘制
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主要介绍了Python使用matplotlib实现在坐标系中画一个矩形的方法,涉及matplotlib模块绘制图形的相关技巧,需要的朋友可以参考下
2021-08-21 10:16:40 57KB Python matplotlib 画矩形
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基于PyQt5和matplotlib制作的一个函数绘制UI界面,用户只需要将Window类里面的getdata函数替换为自己指定的数据获取函数即可。
2021-08-17 11:13:17 3KB PyQt5 Matplotlib Python UI
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主要介绍了Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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表 3.5 显示屏的物理分辨率 R0 的设置值 分辨率设置 典型的 DGUS 屏型号 00 640*480 DMT64480T056_03W 01 640*480 DMT64480T057_01W 02 800*480 DMT80480T070_07W 03 800*600 DMT80600T080_07W 04 1024*768 特殊定制屏 05 1024*768 DMT10768T057_01W 06 800*600 特殊定制屏 07 800*600 特殊定制屏 08 800*600 MGA01、MDVI01 09 1024*768 DMT10768T150_02W 0A 1280*800 未使用 0B 1024*600 DMT10600T102_02W 0C 1366*768 未使用 0D 240*320 特殊定制屏 0E 320*240 特殊定制屏 0F 480*272 DMT48270T043_03W 10 480*272 特殊定制屏 11 800*480 特殊定制屏 12 320*240 DMT32240T035_02W 2. 设置显示位时钟相位(R4) DGUS使用的液晶屏由于TCON 不同,其显示数据和显示位时钟的相位关系有两种,由R4寄存器来设置, 如表 3.6 所示。【注】该项出厂时已设置好,用户无需配置,若配置错误将导致显示画面抖动或出现毛边。 表 3.6 显示位时钟的相位关系 R4 设置值 显示位时钟的相位关系 00 显示数据在显示位时钟下降沿锁存 FF 显示数据在显示位时钟上升沿锁存 3. 设置串口波特率(R1、R5、R9) DGUS 屏串口通信时的波特率由 R1、R5、R9 寄存器设置。DGUS 屏出厂时 R1=07,即波特率为 115.2Kbps。 当 R1 的取值为 00-10 之间时,R5 和 R9 无效,可在 17 档波特率中选择一档,每档对应值如下表所示。 表 3.7 串口波特率设置 R1 设置值 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A 0B 0C 0D 0E 0F 10 波特率/Kbps 1.2 2.4 4.8 9.6 19.2 38.4 57.6 115.2 28.8 76.8 62.5 125 250 230.4 345.6 6912 921.6
2021-08-12 11:26:23 8.56MB 迪文 串口屏
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Python数据可视化之matplotlib实践.pdf
2021-08-09 22:05:01 96.69MB 数据可视化
Python Matplotlib代码
2021-08-09 13:13:43 3.04MB python matplotlib numpy 机器学习
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python2.7.5安装及其相应的matplotlib的包及依赖,详细步骤参考相应博文:http://blog.csdn.net/Dream_angel_Z/article/details/45966097
2021-08-08 20:52:51 28.84MB matplotlib
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1)启动性能监控脚本,cpu与memory信息记录于文件中。 ./watch_start runtime filePrefix runtime暂时为运行次数。根据runtime计算最佳统计间隔和次数的模块未实现。 记录文件名:filePrefix_timestamp_cpu.txt 或 filePrefix_timestamp_mem.txt 2)执行 watch_show.py 脚本,查看CPU与mem统计图像。 python watch_show.py timestamp 3)、监控脚本强制停止与清理脚本 ./watch_stop.sh ./watch_clean.sh: 清理脚本执行时生成的全部cpu和mem记录文件。
2021-08-07 17:15:49 1KB python linux性能 matplotlib
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