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可以通过xlwt.Pattern()然后得到pattern,设置pattern_fore_colour即可,但是颜色选择很有限。
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也可以通过更方便的:
xlwt.easyxf(‘pattern: pattern solid, fore_colour ocean_blue; font: bold on;’);
去设置背景色。
1.Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。
2.Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
3.Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现,7月20日,IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位。
4.由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了,例如如下3个十分经典的科学计算扩展库:NumPy、SciPy和matplotlib,它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序。
plot画图时可以设定线条参数。包括:颜色、线型、标记风格。
1)控制颜色
颜色之间的对应关系为
b---blue c---cyan g---green k----black
m---magenta r---red w---white y----yellow
有三种表示颜色的方式:
a:用全名 b:16进制如:#FF00FF c:RGB或RGBA元组(1,0,1,1) d:灰度强度如:‘0.7’
接受自己的普通,然后全力以赴的出众,告诉自己要努力,但不要着急....
当然, 这个结果并不是我真正想要的,Pass, 太丑了!
好吧,安排,我们先看下实现后的效果!
这个效果自然就比之前的好多了!
实现python散点图绘制需要用到matplotlib库, matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库;学习一个新的库当然看官方文档了:
实现思路:
matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数:
matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **
plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))
其中:
1、c参数为计算的散点密度;
2、cmap为色带(matplotlib里面自带了很多色带可供选择),参见:
3、由于计算的散点密度数值大小分散,因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多,参见colors类),并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值),这样就建立起了密度与色带的映射关系。
(这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径:radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize)
作者能力水平有限,欢迎各位批评指正!
1、首先在python软件中,创建一个响应鼠标的自定义函数,当鼠标在画布上面点击一下,就画一个圆。
2、创建一个画布,背景是白色:img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。
3、然后创建一个窗口:cv2.namedWindow('image')。当鼠标在这个窗口里面的时候,上面的自定义函数会响应鼠标。
4、开始一个while循环,每次在image窗口里面点击鼠标,就会画一个圆。
5、执行程序之后,在画布上随机的点击鼠标,就可以得到彩色的圆。