⑴ 用python將數據（實時變化）顯示到雷達圖上。
1、以固定點畫多個圓
2、每個點的坐標必須預先知道（當然坐標一直在邊，那麼在每次坐標變化後，都要獲取到最新的坐標值）
3、依據坐標值在圖上畫出圓點。
這只是思路，沒有源代碼，只能幫到此步
⑵ python數據可視化--可視化概述
數據可視化是python最常見的應用領域之一，數據可視化是藉助圖形化的手段將一組數據以圖形的形式表達出來，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的數據處理過程。
在學術界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉發一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。
所以將數據、表格和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。
python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。
matplotlib
它是python眾多數據可視化庫的鼻祖，也是最基礎的底層數據可視化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。
seaborn
Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數據可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發者的認可。
bokeh
bokeh是一個面向web瀏覽器的互動式可視化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型數據集或流式數據集上提供高性能的交互性。
python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。
柱形圖
條形圖
坡度圖
南丁格爾玫瑰圖
雷達圖
詞雲圖
散點圖
等高線圖
瀑布圖
相關系數圖
散點曲線圖
直方圖
箱形圖
核密度估計圖
折線圖
面積圖
日歷圖
餅圖
圓環圖
馬賽克圖
華夫餅圖
還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的可視化庫。
⑶ 請問怎麼用Python畫柵格地圖，類似下面這樣的圖，激光會返回障礙物的位置信息
你用的是激光雷達吧。 雷達應該本身可以形成周圍物體的反饋。
所以需要一個圖像識別演算法識別出障礙物是什麼。然後標志出來。
這個沒有做過。不過都是現成的演算法。 找一找就可以找到。
如果沒有找到可以按下面的思路去做：
雷達應該可以返回目標物的距離，以及反射強度。可以使用PIL，製作一個IMAGE。根據距離角度計算出點的位置，根據反射強度計算出它的灰度值。0-255的范圍。
下面是計算障礙物。 通常可以簡化演算法。 比如連續灰度值過10且超過2-3個像素則為目標障礙物。還可以加上距離判斷。比如距離15厘米以內的才算是障礙物。
另外灰度值與范圍可以做一個判斷矩陣。低灰度值。
有了障礙物，只需要計算圖像中心點。然後在周圍畫個矩形。
最後把IMAGE畫出來。可以用PIL，也可以用opencv的函數。
⑷ Python在汽車行業都有哪些應用
python這東西沒有固定的應用領域，換言之，應用非常廣。
因為python是個編程語言，理論上講，用得上編程的領域，除了非常貼近硬體的領域以外，都用得上python。
⑸ python可視化神器——pyecharts庫
無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。
pyecharts是什麼？
pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是網路開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。
安裝很簡單：pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。
參考自pyecharts官方文檔: http://pyecharts.org
首先開始來繪制你的第一個圖表
使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可
add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項
render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。
使用主題
自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。
安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
調用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer='svg'。
圖形繪制過程
基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：
chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。
add() 添加數據及配置項。
render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。
多次顯示圖表
從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例
當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的
Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加 pythonic 的做法。直接調用本身實例就可以了。
比如這樣
還有這樣
如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可
圖表配置
圖形初始化
通用配置項
xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。
label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。
lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）
markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容
toolbox：右側實用工具箱
圖表詳細
Bar（柱狀圖/條形圖）
Bar3D（3D 柱狀圖）
Boxplot（箱形圖）
EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）
Funnel（漏斗圖）
Gauge（儀表盤）
Geo（地理坐標系）
GeoLines（地理坐標系線圖）
Graph（關系圖）
HeatMap（熱力圖）
Kline/Candlestick（K線圖）
Line（折線/面積圖）
Line3D（3D 折線圖）
Liquid（水球圖）
Map（地圖）
Parallel（平行坐標系）
Pie（餅圖）
Polar（極坐標系）
Radar（雷達圖）
Sankey（桑基圖）
Scatter（散點圖）
Scatter3D（3D 散點圖）
ThemeRiver（主題河流圖）
TreeMap（矩形樹圖）
WordCloud（詞雲圖）
用戶自定義
Grid 類：並行顯示多張圖
Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上
Page 類：同一網頁按順序展示多圖
Timeline 類：提供時間線輪播多張圖
統一風格
註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。
地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：
全球國家地圖:
echarts-countries-pypkg
中國省級地圖:
echarts-china-provinces-pypkg
中國市級地圖:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安裝
但是這里大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。
顯示如下：
總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊