python繪制素描全過程

Ⅰ python游戲|pygame繪制線段

pygame.draw.line()這個函數是python中用來繪制線段的。
裡面的參數pygame.draw.line(屏幕，顏色，起點，終點，寬度)
顏色是你要繪制的線段的顏色RGB值
起點和終點坐標，左上角是原點這個知道吧
寬度就是線段的寬度啦。

這個就是最終呈現的效果，可以自己嘗試改變這些參數，顏色，寬度，起點，終點。

Ⅱ python流程圖繪制

自動生成流程圖

基於Python和Graphviz開發的，能將源代碼轉化為流程圖的工具：pycallgraph可以幫到你；

跟著參考文章操作，親測有效；

參考文章：Python流程圖— 一鍵轉化代碼為流程圖

Ⅲ Python熱力圖繪制方法—新手教程

# Python熱力圖繪制方法

熱力圖的使用場景有 

1.描述數據在空間的密集程度，常見有城市熱力圖，區域熱力圖

2.描述多個變數之間相關性高低程度

# step 1 准備數據集，讀取excel列表內容，usecols = index, 這里是表裡的第一列不讀取。

index =range(1, 11)

dataset = np.array(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=index))

# step 2  讀取excel行索引轉成列表，作為熱力圖的y軸標簽

a = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=[0]))

y_label =list(a.stack())

# step 3 讀取excel列索引轉成列表，作為熱力圖的x軸標簽

b = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv'))

column_index=(b.columns.tolist())

x_label = column_index[1:]

# 這一步是為了計算熱力圖的數據的最大值，可以進行標准化處理，也可以直接顯示數據，dataframe轉成list，從list裡面尋找最大值

dataset_max = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=index))

list1 = np.array(dataset_max.stack())

max_number =max(list1)

# step 4 開始繪制熱力圖

plt.figure(figsize=(14, 8))# 定義輸出圖像大小，annot參數決定是否在熱力圖上顯示數值，Vmax,Vmin表示最大最小值，cmap表示顏色

sns.heatmap(dataset, fmt='.0f', annot=True, vmin=0, vmax=max_number, cmap='Reds', yticklabels=y_label,

            xticklabels=x_label)

# 繪制標簽

plt.xlabel('This is x label', labelpad=15)

plt.ylabel('This is y label', labelpad=20)

plt.show()

Ⅳ 在python中turtle繪制正七邊形

① 以定長R為半徑作圓，並過圓心O作互相垂直的縱橫兩條直徑MN、HP. ② 過N點任作一射線NS，用圓規取七等分，把端點T與M連結起來，然後過NT上的各點推出MT的平行線，把MN七等分. ③以 M為圓心，MN為半徑畫弧，和PH的延長線相交於K點，從K向MN上各分點中的偶數點或奇數點（圖中是 1、3、5、7各點）引射線，與交於A、B、C、M.再分別以 AB、BC、CM為邊長，在圓周上從A點（或M點）開始各截一次，得到其他三點，把這些點依次連結起來，即得近似的正七邊形. 這種畫法適用畫圓內接任意正多邊形.

Ⅳ python 繪制三維圖形、三維數據散點圖

1. 繪制3D曲面圖

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//繪面函數

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=「rainbow」

plt.show（）

2.繪制三維的散點圖（表述一些數據點分布）

4a.mat數據地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=『4a.mat』

data=sio.loadmat（matl）

m=data[『data』]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//創建一個繪圖工程

ax=plt.subplot（111,project=『3D』）

//將數據點分成三部分畫，在顏色上有區分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=『y』 ）//繪制數據點

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=『r』 ）//繪制數據點

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=『g』 ）//繪制數據點

ax.set_zlable（『z』）//坐標軸

ax.set_ylable（『y』）//坐標軸

ax.set_xlable（『x』）

plt.show（）

Ⅵ python如何繪制全息圖

python如何繪制全息圖：
1：打開軟體python
2：編輯所需要的信息
3：然後編輯好了之後確認，點擊右上角的設置中心
4：在設置中心裏面找到信息就可以了

Ⅶ 可以用Python代碼繪制一個人像嗎

可以的。
基本思路：選好畫板大小，設置好畫筆顏色，粗細，定位好位置，依次畫鼻子，頭、耳朵、眼睛、腮、嘴、身體、手腳、，完事。
都知道，turtle 是 python 內置的一個比較有趣味的模塊，俗稱海龜作圖，它是基於 tkinter 模塊打造，提供一些簡單的繪圖工具。

Ⅷ 素描畫步驟是什麼

第一步：素描起型

素描畫首先要考慮到的是靜物之間的物體比例關系、整張畫面的構圖關系。根據構圖規律確定適合的構圖形式,此幅為橫構圖。然後確定物體位置和大的比例關系。

Ⅸ 用python，turtle繪制數字，如繪制260這三個數字，同時要求每個數字填不同的顏色

1、雙擊打開pycharm開發工具，在已新建的項目中新建python文件，輸入文件名稱。

Ⅹ python處理圖片數據

目錄

1.機器是如何存儲圖像的？

2.在Python中讀取圖像數據

3.從圖像數據中提取特徵的方法#1：灰度像素值特徵

4.從圖像數據中提取特徵的方法#2：通道的平均像素值

5.從圖像數據中提取特徵的方法#3：提取邊緣
是一張數字8的圖像，仔細觀察就會發現，圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。

但是要注意，人們是以視覺的形式觀察圖像的，可以輕松區分邊緣和顏色，從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點，它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖：

機器以數字矩陣的形式儲存圖像，矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。

假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m，這些尺寸基本上是圖像中的像素數（高x寬）。

這些數字或像素值表示像素的強度或亮度，較小的數字（接近0）表示黑色，較大的數字（接近255）表示白色。通過分析下面的圖像，讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。

下圖的尺寸為22 x 16，讀者可以通過計算像素數來驗證：

圖片源於機器學習應用課程

剛才討論的例子是黑白圖像，如果是生活中更為普遍的彩色呢？你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲？

彩色圖像通常由多種顏色組成，幾乎所有顏色都可以從三原色（紅色，綠色和藍色）生成。

因此，如果是彩色圖像，則要用到三個矩陣（或通道）——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間，表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念：

圖片源於機器學習應用課程

左邊有一幅彩色圖像（人類可以看到），而在右邊，紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣，疊加三個通道以形成彩色圖像。

請注意，由於原始矩陣非常大且可視化難度較高，因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外，還可以用各種其他的格式來存儲圖像，RGB是最受歡迎的，所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。

用Python讀取圖像數據

下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)

#checking image shape
image.shape, image

（28，28）

矩陣有784個值，而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口，不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。

下面來深入探討本文背後的核心思想，並探索使用像素值作為特徵的各種方法。

方法#1：灰度像素值特徵

從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。

考慮相同的示例，就是上面那張圖（數字『8』），圖像尺寸為28×28。

能猜出這張圖片的特徵數量嗎？答案是與像素數相同！也就是有784個。

那麼問題來了，如何安排這784個像素作為特徵呢？這樣，可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示：

下面來用Python繪制圖像，並為該圖像創建這些特徵：

image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)

image.shape, imshow(image)

（650，450）

該圖像尺寸為650×450，因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成，在其中指定圖像尺寸：

#pixel features

features = np.reshape(image, (660*450))

features.shape, features

(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])

這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧？在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。

但結果只有一個通道或灰度圖像，對於彩色圖像是否也可以這樣呢？來看看吧！

方法#2：通道的平均像素值

在讀取上一節中的圖像時，設置了參數『as_gray = True』，因此在圖像中只有一個通道，可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像：

image = imread('puppy.jpeg')
image.shape

(660, 450, 3)

這次，圖像尺寸為（660，450，3），其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵，此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。

或者，可以使用另一種方法：

生成一個新矩陣，這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值，而不是分別使用三個通道中的像素值。

下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路：

這樣一來，特徵數量保持不變，並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。

image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape

(660, 450)

現有一個尺寸為（660×450×3）的三維矩陣，其中660為高度，450為寬度，3是通道數。為獲取平均像素值，要使用for循環：

for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)

新矩陣具有相同的高度和寬度，但只有一個通道。現在，可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組：

features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape

(297000,)

方法#3：提取邊緣特徵

請思考，在下圖中，如何識別其中存在的對象：

識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓，那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢？形狀是一個重要因素，其次是顏色，或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣？

類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下，要如何識別圖像中的邊緣呢？邊緣一般都是顏色急劇變化的地方，請看下圖：

筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中，可以分別看到顏色從白色變為棕色，或者由棕色變為黑色。如你所知，圖像以數字的形式表示，因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。

假設圖像矩陣如下：

圖片源於機器學習應用課程

該像素兩側的像素值差異很大，於是可以得出結論，該像素處存在顯著的轉變，因此其為邊緣。現在問題又來了，是否一定要手動執行此步驟？

當然不！有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核，剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核（在x方向上）來實現。以下是Prewitt內核：

獲取所選像素周圍的值，並將其與所選內核（Prewitt內核）相乘，然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中，因此添加這些值就相當於獲取差異。

還有其他各種內核，下面是四種最常用的內核：

圖片源於機器學習應用課程

現在回到筆記本，為同一圖像生成邊緣特徵：

#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)

#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)

imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')