Advertisement

Matplotlib-CPP：一个简洁而强大的仅标头C++绘图库，基于流行matplotlib构建

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：Matplotlib-CPP是一款简洁且功能强大的纯标头C++绘图库，它借鉴了广受欢迎的Python库Matplotlib的设计理念和特性，为C++开发者提供了一种直观而高效的图形绘制方案。 欢迎使用matplotlib-cpp，它可能是最简单的C++绘图库。它的构建类似于Matlab和matplotlib使用的绘图API。 用法完整的最小示例： ```cpp #include matplotlibcpp.h namespace plt = matplotlibcpp; int main() { plt::plot({1, 3, 2, 4}); plt::show(); } ``` 编译时需要连接Python库，例如使用g++可以这样操作：`g++ minimal.cpp -std=c++11 -I/usr/include/python2.7 -lpython2.7` 一个更全面的示例： ```cpp #include matplotlibcpp.h #include namespace plt = matplotlibcpp; int main， ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matplotlib-CPP：一个简洁而强大的仅标头C++绘图库，基于流行matplotlib构建
    优质
    简介：Matplotlib-CPP是一款简洁且功能强大的纯标头C++绘图库，它借鉴了广受欢迎的Python库Matplotlib的设计理念和特性，为C++开发者提供了一种直观而高效的图形绘制方案。 欢迎使用matplotlib-cpp，它可能是最简单的C++绘图库。它的构建类似于Matlab和matplotlib使用的绘图API。 用法完整的最小示例： ```cpp #include matplotlibcpp.h namespace plt = matplotlibcpp; int main() { plt::plot({1, 3, 2, 4}); plt::show(); } ``` 编译时需要连接Python库，例如使用g++可以这样操作：`g++ minimal.cpp -std=c++11 -I/usr/include/python2.7 -lpython2.7` 一个更全面的示例： ```cpp #include matplotlibcpp.h #include namespace plt = matplotlibcpp; int main， ```
     
  • Cpp-Matplotlib：一个类似Matplotlib的Qt图表C语言封装库
    优质
    简介：Cpp-Matplotlib是一个用于C++的库，它提供了类似于Python中流行的Matplotlib绘图库的功能，并采用Qt框架进行图形界面封装。该库允许开发者使用C++创建复杂且交互性强的数据可视化应用程序。 Madplotlib是Qt图表的一个C语言封装，其外观和使用体验与matplotlib相似。
     
  • SVG: 一个简洁的仅标头库，用于从C++生成SVG文件
    优质
    SVG是一个专为C++设计的轻量级库，专注于简化SVG文件的创建过程。它只包含必要的标头文件，确保了项目的灵活性和高效性。 SVG for C++ 是一个仅标头的库，通过简单的C++接口生成SVG文件，并且能够执行一些重要任务，如计算SVG元素的边界框或将多个图形合并在一起。 基本用法： ```cpp #include svg.hpp #include int main() { SVG::SVG root; // 基本CSS支持 root.style(circle).set_attr(fill, #000000) .set_attr(stroke, #000000); root.style(rect#my_rectangle).set_attr(fill, red); // 添加元素的方法1 - add_child() } ```
     
  • 使用Python的Matplotlib库绘制坐标图
    优质
    本教程介绍了如何利用Python编程语言中的Matplotlib库来创建和定制各种类型的坐标图表。通过一系列简单易懂的步骤，读者可以学会添加数据点、调整图形样式以及保存图像文件等实用技能。 在处理数据时常常需要绘制坐标图。这里我们将使用第三方库matplotlib和scipy来生成平滑的曲线图。 所需安装的库包括：matplotlib, scipy 和 numpy。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot from scipy import interpolate def smooth_plot(x_arr, y_arr): fig = plt.figure() # 创建一个figure对象 ax = Subplot(fig) ``` 请继续添加绘制平滑曲线图所需的代码。注意，上述函数定义中有一个逗号导致了不完整的Subplot调用；在实际编程时，请确保正确地传递参数给`Subplot`方法以完成初始化过程。
     
  • Python-Sunfish：一个仅用111行代码编写的简洁而强大的国际象棋引擎
    优质
    Python-Sunfish是一款精炼的国际象棋引擎，它以短短111行代码实现了强大功能，为开发者和爱好者提供了一个学习和探索国际象棋算法的绝佳平台。 Sunfish是一个简单而强大的国际象棋引擎，仅用111行Python代码编写而成。
     
  • 使用Matplotlib进行绘图
    优质
    本教程深入介绍如何利用Python强大的数据可视化库Matplotlib创建各种图表和图形，帮助用户掌握其核心功能与高级技巧。 使用Pandas读取CSV和Excel文件中的数据，并利用Matplotlib绘制各种图表，包括点状图、直方图以及雷达图等。
     
  • 使用Python的Matplotlib库绘图
    优质
    本教程介绍如何利用Python编程语言中的Matplotlib库进行数据可视化，涵盖基本图表的创建及高级定制技巧。 Matplotlib是Python中最流行的底层绘图库之一，主要用于数据可视化图表的创建。其名称来源于MATLAB，并模仿了MATLAB的设计理念。 在使用matplotlib进行绘图的过程中，figure用于创建窗口，而subplot则用来生成子图。所有的绘制操作只能在子图上完成。若没有指定当前使用的子图，则默认为最后一个被激活的子图或需要重新定义一个新的子图。
     
  • 【Matplotlib绘图】Pandas绘图和Matplotlib绘图的关系及差异
    优质
    本教程探讨了Pandas与Matplotlib在数据可视化方面的联系与区别，帮助读者理解如何利用两者特性绘制高效、美观的数据图表。 说到数据可视化绘图，人们通常会想到matplotlib库，并使用其中的axes对象调用不同的绘图方法（如`axes.plot()`）。 pandas库提供了Series、DataFrame等类型的数据结构，在进行数据分析时非常有用。这些对象同样可以直接用于绘制图表（例如通过`Series.plot()`方法）。本段落将探讨这两个库之间的关联，以及它们在绘图方面的异同。Pandas中的数据结构可以作为matplotlib绘图函数的参数使用，比如可以通过`axes.plot(Series)`来实现。 此外，还可以直接对pandas对象调用绘图方法（例如通过`Series.plot(kind=line)`）。
     
  • 简洁的仅标头 C++ 库 http_request 用于发送 HTTP 请求
    优质
    http_request 是一个专注于简单性和效率的C++库，适用于发送HTTP请求。它去除了复杂的配置选项，提供了轻量级和易于使用的API接口。 http_request 是一个简单的 C++ 头文件库，用于 HTTP 通信。