27 - 如果不用 NumPy 斗图还有神马意思？
本帖最后由 不二如是 于 2020-2-26 16:03 编辑上一讲就算挖了一个坑啦，本次制作好玩的 Emjoy 表情包！
先来看 wiki 给出的定义：
导入库：
在之前的课程用过Matplotlib 很多次啦，它是数据可视化和数据分析工具中最方便，出名的工具。
其中原因就在于：
**** Hidden Message *****
任何人都可以下载 Matplotlib，然后开始绘制自己的专属图像。
结合 NumPy 简直是搞事情的必备搭配！
创建 Matplotlib 变量：
fig 值可通过 plt.figure() 以及参数 figsize=(8,8) 得出， figsize=(8,8) 表示了图表的大小。
add_subplot(1，1，1)表示在 figure 上创建一行一列的子图，并且绘制在第一个子图上面。
如果改成 (2，2，2) 就代表创建两行两列共 4 个子图，接下来的绘图就会绘制在第 2 个子图上。
最后输入 plt.show() 和 plt.grid()，前者表示演示该图像，后者表示显示网格线。
下方的空白画布将用于绘制新的 emoji 。
确定脸型
先确定脸型，然后再画上眼睛和嘴巴。
要创建脸部，可使用代码 ax.scatter() 构建散点图，但只需在画布上绘制一个点。
通过 scatter() 函数，得出以下参数
[*][.5],[.5] 表示点坐标
[*]键入 c = yellow 以及 edgecolor = gold，这两个代码分别表示脸部和边界的颜色。
[*]linewidth 对应边框厚度
[*]s 代表整张图像的面积
实操代码：
眼
完成了一个“大黄饼”似的背景后，开始绘制眼睛。
在原来基础上添加用以绘制眼睛的 ax.scatter() 函数：
调整坐标为 [.37]，[.60]，当然你也可以根据个人意愿进行调整。
继续输入 c=darkgoldenrod，无需输入边界颜色。
眼睛的面积为 1700 。
眼睛画好啦，稍微有点感觉了。
嘴
眼睛和脸这种圆形可以用 ax.scatter() ，但是嘴巴就要用到 NumPy 啦。
首先确定两个新的变量 X 和 Y，然后使用 ax.plot() 绘制它们的位置：
最后使用 NumPy，导入代码 np.linspace()以及三个参数，得出X = np.linspace(.37, .63, 100) 。
前两个参数表示x轴的起点与终点，而第三个参数则代表这个“笑容”上点的数目（在这张图上共有 100 个点）。
Y = 4 * (X-.5)**2 + 0.3，可以对其四个数字进行修改。
第一个数字 4 表示“笑容”弯曲的角度，如果把这个数字改成负数，最后就会得到“苦瓜脸”。
第二个数字 .5 则稍稍改变了“笑容”的角度。
第三个数字2 即指数，改变了这条线的弧度。
第四个数字 0.3 则负责确定“笑容”在y轴上的位置。
最后导入代码 ax.plot(X, Y, c=’darkgoldenrod’, linewidth=20)，在 (X, Y) 变量后紧接颜色参数 c 。
而这里的颜色与眼睛颜色一致，“笑容”线条粗细值为 20 。
眉和眨眼ei
接下来就要在画布上画出眉毛和眨着的眼睛啦。
重复之前的步骤画出三条线：
新图案的代码与之前“笑容”的代码一样，变量名和参数略作改动。
优化
但网格线和轴有点丑，怎么删掉呢？
几行代码：
使用函数 ax.spines.set_visible() 删掉网格线。
在 ax.spines 后面的方括号中填入网格线对应的方向，然后在 set_visible() 的括号中填入False 。
随后再导入代码 ax.set_xticks() 和 ax.set_yticks()，在括号内填上一个没有内容的方括号。
这两个代码可以消除 x 和 y 轴上的数字。
搞定，收工！
下一讲是啥？还没想好...
源代码：
如果有收获，别忘了评分{:10_281:} ：
http://xxx.fishc.com/forum/201709/19/094516hku92k2g4kefz8ms.gif
如果想看更多，请订阅 淘专辑（传送门）（不喜欢更要订阅{:10_297:} ） 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 我就在下面补充 scatter 的用法吧
scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)
参数说明：
x，y：array_like，shape（n，）
输入数据
s：标量或array_like，shape（n，），可选
大小以点数^ 2。默认是`rcParams ['lines.markersize'] ** 2`。
c：颜色，顺序或颜色顺序，可选，默认：'b'
`c`可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色 规范的长度为`N`，或一系列`N`数字使用通过kwargs指定的`cmap`和`norm`映射到颜色。请注意，`c`不应该是单个数字RGB或RGBA序列，因为这与数组无法区分值将被彩色映射。 `c`可以是一个二维数组，其中的 行是RGB或RGBA，但是，包括单个的情况行为所有点指定相同的颜色。
marker：`〜matplotlib.markers.MarkerStyle`，可选，默认值：'o'
`marker`可以是 该类的实例或特定文本的简写标记。
cmap：`〜matplotlib.colors.Colormap`，可选，默认：无
一个`〜matplotlib.colors.Colormap`实例或注册名称。
`cmap`仅在`c`是浮点数组时使用。如果没有，默认为rc`image.cmap`。
norm：`〜matplotlib.colors.Normalize`，可选，默认：无
`〜matplotlib.colors.Normalize`实例用于缩放
亮度数据为0,1。`norm`只有在`c`是一个数组时才被使用。如果`None'，则使用默认值：func：`normalize`。
vmin，vmax：标量，可选，默认值：无
`vmin`和`vmax`与`norm`结合使用来标准化亮度数据。如果其中任何一个都是`无'，那么最小和最大的使用颜色数组。请注意，如果你通过一个“规范”实例，你的`vmin`和`vmax`的设置将被忽略。
alpha：标量，可选，默认值：无
alpha混合值，介于0（透明）和1（不透明）之间，
linewidths：标量或array_like，可选，默认值：无
如果无，则默认为（lines.linewidth，）。
verts：（x，y）的序列，可选
如果`marker`为None，这些顶点将用于构建标记。标记的中心位于 在（0,0）为标准化单位。整体标记重新调整 由``s``完成。
edgecolors ：颜色或颜色顺序，可选，默认值：无
如果无，则默认为'face'
如果'face'，边缘颜色将永远是相同的脸色。
如果它是'none'，补丁边界不会被画下来。
对于未填充的标记，“edgecolors”kwarg 被忽视并被迫在内部“面对”。 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦？我 1111111哈哈哈，以后斗图又有素材啦 https://s1.ax1x.com/2020/04/02/GY9Zgf.png 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 本帖最后由 听风夜雨 于 2020-4-5 08:09 编辑
举一反三
'D:\\pic\\2.png' 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦 哈哈哈，以后斗图又有素材啦
页:
[1]