如何用python画图生成动态图

A. java中如何让使用python的统计包绘图

看来是同道。你提到的这个问题很难。
java调用python容易。 java甚至可以直接调用python的类。python调用java更容易了。
不过GUI要想融合，据目前20年的技术来看，只有本土的可以。 比如以前的微软件ActiveX，不管你是什么语言开发的都可以在windows下用OLE方式嵌入。

java的制图功能，因为它的设计理念 ，它是封闭的。也就是说，除非你使用了它本地化的GUI方法，否则就不可能实现。

那么说，如果我一定要实现怎么办呢？只能走很长的弯路。方法还是有几个的。
方法1：
在java的panel里嵌入一个浏览器，然后在浏览器里显示统计图表。这个真是不要太容易了。 不管是你是python生成的本地图片，还是直接用javascript生成的图都可以嵌入进去。美观不用说

方法2：
绘图使用开源的，比如plt之类的。不过它被本地化成java版本的。然后用java调用python，再用python产生数据后，通过jython调用java本地化的绘图工具。

表面上看，这个东西就是没有价值的，为什么不直接用java调用绘图。关键在于python本身对于数据处理的优势太明显。轻松就可以完成复杂的数据结构处理。所以还是有价值的

方法3：
浮动窗口方式。这个就不说了。如果你的java是固定在窗口特定位置的。这个就容易了。怎么浮动窗口要根据操作系统而定。

方法4：简单方案
python生成图片后，输出成JPEG或者是PNG或者是GIF，然后让JAVA显示这个图片。这个可能是最最简单的。

方法5：windows专用，不知道可否使用
仅限于特定场景，在要显示图片的地方，显示一个品红色的纯色图。然后让python的图形输出转到directshow之类的API，直接写显卡。这样就可以显示动画效果。

B. 如何用Python显示出一维波动方程的动态图像

Python有一些绘图的功能，使用turtle模块。
在命令行输入
python.exe -m turtledemo
可以打开Python安装时，系统自带的一些演示程序。
感觉功能还是比较多的。
程序实现其实还是比较简单，主要是得搞懂倒是给的文献，还得跟导师交流如何演示出效果。

C. python中获取的数据为矩阵形式，如何在python以实时的形式绘制出动态图

你好，下面是一个画动态图的例子。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
y1.append(i) # 每迭代一次，将i放入y1中画出来
ax.cla() # 清除键
ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
ax.legend()
plt.pause(0.1)

D. Python Matplotlib画图

主要用于作图、可视化问题

pip install matplotlib

导入模块 pyplot 和 pylab ，可以参考下面链接观察两者区别：
https://www.cnblogs.com/Shoesy/p/6673947.html
（说白了就是pylay=pyplot+numpy）

输入这三行解决

主要使用 plot() 来展示，里面前两个参数代表 x ， y 坐标（注意x，y数量要一样），第三个参数可以用来设置散点图( 'o' )或者颜色、线条形式等各种样式，并且第三个参数可以同时传入多个，比如要红色的散点图就： Ɔr'
(1)颜色样式：

(2)线条样式：

(3)点的样式：

(4)坐标区间：

或者分别设置x、y的区间：

注：
设置点的样式时默认就是散点图，以及同类样式只能设置一个（比如不能设置两种颜色），并且还可以把多个图集合在一起展示，那就多 plot 几个，plot就相当于一个画布，每plot一个就相当于在上面画一张图，再弄就继续在上面画

主要用 hist() 来显示，实现方式很简单，把一组数据放入括号里就行了，例如随机生成一堆正态分布的数，然后直方图显示：

其中如果要设置直方图格式（宽度、上下限、是否要轮廓）可以这样：

注：
直方图和折线图这些不太一样，折线图是传入两个等长数据，然后每个x、y坐标一一对应展示出来。而直方图是：第一个参数代表你传入的所有数据，第二个参数代表你传入的x轴范围，然后直方图会将第一个参数里传入的数据一个个计算在某个范围内含有的数据量，因此传入的两个参数数据不一定要等长，例如下面的例子：

结果如图：

可以看出数据被自动分配到对应的范围内上了

使用 subplot(row, col, area) ：三个参数分别是行数、列数和区域，比如要将原图分成2行2列（切成4份），然后要左下角那个图就：

如果想4个图都显示就4个 subplot ，分别1、2、3、4就行了，然后在各图的subplot之后写的都是每个图的内容，现在我们试试弄一个2行，第一行两列的图片（想象下鼠标的样子），而且分别是不同的内容：

注：
labels 、 sizes 、 colors 和 explode 的长度都要一样

1.导入3D图相关模块：

2.将画图板加到3D模块里，然后加入数据即可：

3D散点图举例：

通过 imread() 读取，举例：

https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/details/80617391

E. 怎么用Python制作一个好玩炫酷的GIF动态图

importsys
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.animationimportFuncAnimation

fig,ax=plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)

#询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）
#注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI
print('figsize:{0}DPI,sizeininches{1}'.format(
fig.get_dpi(),fig.get_size_inches()))

#绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线
x=np.arange(0,20,0.1)
ax.scatter(x,x+np.random.normal(0,3.0,len(x)))
line,=ax.plot(x,x-5,'r-',linewidth=2)

defupdate(i):
label='timestep{0}'.format(i)
print(label)
#更新直线和轴（用一个新X轴标签）
#以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体
line.set_ydata(x-5+i)
ax.set_xlabel(label)
returnline,ax

if__name__=='__main__':
#会为每一帧调用Update函数
#这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔200ms
anim=FuncAnimation(fig,update,frames=np.arange(0,10),interval=200)
iflen(sys.argv)>1andsys.argv[1]=='save':
anim.save('line.gif',dpi=80,writer='imagemagick')
else:
#Plt.show()会一直循环动画
plt.show()

可以生成下面这种图

F. 如何用Python实现动态图

首先找到要制作动图的视频。 点击打开观看。 视频观看过程中，打开动图制作软件。 选择需要截取的画面。 点击录制几秒钟后，点击停止并保存。 保存到电脑，然后可以传到手机进行使用

G. 如何用python绘制简单条形图

如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。
条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？
当！当！当！就是下图的这个样子：
图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：
实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：
由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？
当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子：
根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：
很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？
理解plt.bar()主要参数
其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用：
上边的几行代码输出的图形如下：
对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？
横向条形图
理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！
需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。
温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！
上述代码生成的条形图如下：
感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？
当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！
不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：
y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：
效果图：
和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！