


Zeichnen einer Linie in verschiedenen Farben
Problemstellung
Bei zwei Listen, Latt und Long, besteht das Ziel darin, jeweils eine einzelne Linie zu zeichnen Segment von 10 aufeinanderfolgenden Punkten wird in einer anderen Farbe dargestellt.
Lösung
Begrenzte Anzahl von Liniensegmenten
Wenn die Anzahl der Liniensegmente gering ist B. 10 oder weniger, besteht ein einfacher Ansatz darin, eine Schleife zu verwenden, um jedes Segment mit einer eindeutigen Farbe darzustellen.
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Generate random colors def uniqueish_color(): return plt.cm.gist_ncar(np.random.random()) # Plot the line segments xy = (np.random.random((10, 2)) - 0.5).cumsum(axis=0) fig, ax = plt.subplots() for start, stop in zip(xy[:-1], xy[1:]): x, y = zip(start, stop) ax.plot(x, y, color=uniqueish_color()) plt.show()</code>
Große Anzahl von Liniensegmenten
Bei einer großen Anzahl von Liniensegmenten kann die Verwendung einer Schleife langsam sein. Erstellen Sie stattdessen ein LineCollection-Objekt.
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection # Generate the line segments xy = (np.random.random((1000, 2)) - 0.5).cumsum(axis=0) xy = xy.reshape(-1, 1, 2) segments = np.hstack([xy[:-1], xy[1:]]) # Create a LineCollection object fig, ax = plt.subplots() coll = LineCollection(segments, cmap=plt.cm.gist_ncar) # Set the color array coll.set_array(np.random.random(xy.shape[0])) # Add the LineCollection to the axes ax.add_collection(coll) ax.autoscale_view() # Display the plot plt.show()</code>
Auswählen von Farben
Für beide Ansätze verwenden wir die Farbkarte „gist_ncar“, um eindeutige Farben zu generieren. Weitere Farbkartenoptionen finden Sie auf dieser Seite: http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie zeichne ich eine Linie mit unterschiedlichen Farben für jedes Segment von 10 aufeinanderfolgenden Punkten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.