python画树状图代treemap,python怎么画树状图_python 生成树形图

大家好，小编来为大家解答以下问题，python画树状图代treemap，python怎么画树状图，今天让我们一起来看看吧！

1、求python画图程序

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

for line in open(''):

    弊团睁dian=line.split()

    (dian[0], dian[1], 'yo-')

plt.title('tuxing'租岁)

plt.ylabel('mag')

plt.xlabel('HJD')

()

--------------------------

运用 numpy 和matplotlib 库 

下载或拆地址 

2、用Python画图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

for line in open(''):

    弊团睁dian=line.split()

    (dian[0], dian[1], 'yo-')

plt.title('tuxing'租岁)

plt.ylabel('mag')

plt.xlabel('HJD')

()

--------------------------

运用 numpy 和matplotlib 库 

下载或拆地址 

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

  它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧python编程代码复制。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简桥困返单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令(x, y)就能画图了，接着用()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费敏饥的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

(df['time'], df['ini'])

()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续一下，把第尺隐二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的。

3、如何用Python画各种著名数学图案

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

for line in open(''):

    弊团睁dian=line.split()

    (dian[0], dian[1], 'yo-')

plt.title('tuxing'租岁)

plt.ylabel('mag')

plt.xlabel('HJD')

()

--------------------------

运用 numpy 和matplotlib 库 

下载或拆地址 

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

  它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简桥困返单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令(x, y)就能画图了，接着用()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费敏饥的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

(df['time'], df['ini'])

()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续一下，把第尺隐二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的。如何用Python画各种著名数学空喊饥图案 | 附图+代码

用Python绘制著名的数学图片或动画，展示数学中的斗返算法魅力渗扒。
Mandelbrot 集

'''
A fast Mandelbrot set wallpaper renderer

reddit discussion:
'''
importnumpy asnp
fromPILimportImage
fromnumba importjit

MAXITERS=200
RADIUS=100

@jit
defcolor(z, i):
v =np.log2(i +1-np.log2(np.log2(abs(z)))) /5
ifv <1.0:
returnv**4, v**2.5, v
else:
v =max(0, 2-v)
returnv, v**1.5, v**3

@jit
defiterate(c):
z =0j
fori inrange(MAXITERS):
*z.real *z.imag >RADIUS:
returncolor(z, i)
z =z*z +c
return0, 0,0

defmain(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height):
x =np.linspace(xmin, xmax, width)
y =np.linspace(ymax, ymin, height)
z =x[None, :] +y[:, None]*1j
red, green, blue =np.asarray(np.frompyfunc(iterate, 1, 3)(z)).astype(np.float)
img =np.dstack((red, green, blue))
Image.fromarray(np.uint8(img*255)).save('')

if__name__=='__main__':
main(-2.1, 0.8, -1.16, 1.16, 1200, 960)

4、python中用字典写出树形数据结构并在控制台中打印树形数据结构

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

for line in open(''):

    弊团睁dian=line.split()

    (dian[0], dian[1], 'yo-')

plt.title('tuxing'租岁)

plt.ylabel('mag')

plt.xlabel('HJD')

()

--------------------------

运用 numpy 和matplotlib 库 

下载或拆地址 

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

  它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简桥困返单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令(x, y)就能画图了，接着用()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费敏饥的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

(df['time'], df['ini'])

()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续一下，把第尺隐二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的。如何用Python画各种著名数学空喊饥图案 | 附图+代码

用Python绘制著名的数学图片或动画，展示数学中的斗返算法魅力渗扒。
Mandelbrot 集

'''
A fast Mandelbrot set wallpaper renderer

reddit discussion:
'''
importnumpy asnp
fromPILimportImage
fromnumba importjit

MAXITERS=200
RADIUS=100

@jit
defcolor(z, i):
v =np.log2(i +1-np.log2(np.log2(abs(z)))) /5
ifv <1.0:
returnv**4, v**2.5, v
else:
v =max(0, 2-v)
returnv, v**1.5, v**3

@jit
defiterate(c):
z =0j
fori inrange(MAXITERS):
*z.real *z.imag >RADIUS:
returncolor(z, i)
z =z*z +c
return0, 0,0

defmain(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height):
x =np.linspace(xmin, xmax, width)
y =np.linspace(ymax, ymin, height)
z =x[None, :] +y[:, None]*1j
red, green, blue =np.asarray(np.frompyfunc(iterate, 1, 3)(z)).astype(np.float)
img =np.dstack((red, green, blue))
Image.fromarray(np.uint8(img*255)).save('')

if__name__=='__main__':
main(-2.1, 0.8, -1.16, 1.16, 1200, 960)

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

def print_tree(tree):
    buff = ['ROOT/']
   纳山 _print_tree(tree, buff, '', 0)
    print('\n'.join(buff))

def _print_tree(tree, buff, prefix, level):
    count = len(tree)
    for k, v in tree.items():
        count -= 1
        if v:
            buff.append('%s +- %s/' % (prefix, k))
            物橡if count > 0:
                _print_tree(v, buff, prefix + ' |  ', level + 1)
            else:
                _print_tree(v, buff, prefix + '    ', level + 1)
        else:
            buff.append('%s +- %s' % (prefix, k))

def test():
    tree = {
        'bin': { 'bash': None, 'cat': None, 'cp': None, },
        'etc': {
            'init.d': { 'apache2':None, 'slapd':None, 'sshd':None, },
            'passwd': None,
            'hosts': None,
        },
        'var': {
            'log': {
                'apache2': { 'accesslog':None, 'errorlog': None, },
            },
        },
    }
    print_tree(tree)

if __name__ == '__main__':
    test()

输出结果：

ROOT/
 +- etc/
 |   +- passwd
 |   洞蚂中+- init.d/
 |   |   +- apache2
 |   |   +- sshd
 |   |   +- slapd
 |   +- hosts
 +- bin/
 |   +- cp
 |   +- bash
 |   +- cat
 +- var/
     +- log/
         +- apache2/
             +- errorlog
             +- accesslog