㈠ 请问怎么用Python画栅格地图，类似下面这样的图，激光会返回障碍物的位置信息
你用的是激光雷达吧。 雷达应该本身可以形成周围物体的反馈。
所以需要一个图像识别算法识别出障碍物是什么。然后标志出来。
这个没有做过。不过都是现成的算法。 找一找就可以找到。
如果没有找到可以按下面的思路去做：
雷达应该可以返回目标物的距离，以及反射强度。可以使用PIL，制作一个IMAGE。根据距离角度计算出点的位置，根据反射强度计算出它的灰度值。0-255的范围。
下面是计算障碍物。 通常可以简化算法。 比如连续灰度值过10且超过2-3个像素则为目标障碍物。还可以加上距离判断。比如距离15厘米以内的才算是障碍物。
另外灰度值与范围可以做一个判断矩阵。低灰度值。
有了障碍物，只需要计算图像中心点。然后在周围画个矩形。
最后把IMAGE画出来。可以用PIL，也可以用opencv的函数。
㈡ python"高维数据"可视化用什么库
常见的Python可视化库有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
Seaborn
Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。
HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。
Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。
ggplot
ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
Bokeh
Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。
㈢ python数据可视化的效果如何在web页面中展示
importmatplotlib.pyplotasplt
#绘制折线图
squares=[1,4,9,16,25]
#plt.plot(squares,linewidth=5)#指定折线粗细，
##plt.show();
#
##修改标签文字和线条粗细
#plt.title("squrenumber",fontsize=24)
#plt.xlabel("Value",fontsize=14)
#plt.ylabel("squareofvalue",fontsize=14)
#plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
#plt.show()
#校正图形
input_values=[1,2,3,4,5]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)
plt.show()
㈣ Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来
作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
如需转载请联系华章 科技
如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：
http://matplotlib.org
正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：
在本书中，plt接口会被频繁使用。
让我们创建第一个绘图。
假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：
可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：
你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？
实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：
1. 从.py脚本中绘图
如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：
在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！
2. 从 IPython shell 中绘图
这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。
接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。
3. 从 Jupyter Notebook 中绘图
如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：
在本书中，将会使用inline选项：
现在再次尝试一下：
上面的命令会得到下面的绘图输出结果：
如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。
为此，需要三个可视化工具：
那么开始引入这些包吧：
第一步是载入实际数据：
如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.<TAB>，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。
两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。
因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：
这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：
上面的命令得到下面的输出：
此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。
最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。
这会得到下面的输出结果：
关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。
本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。
㈤ python绘画 最后这里出了什么问题而且最后署名那里如果是网页版就不会一闪而过 但要不是下载版
1，保存问题注意命名，你t是turtle的一个实例不能拿来加减，应该开始的y改成y0什么的其他名称用y来减
2,去掉线的问题，goto前面加一行t.penup()后面一行家pendown()
㈥ Python怎样做出这样的图
用画图工具
现在出名的画图工具有matplotlib，seaborn，pandas，
或者用 纯为了展示在web上的画图工具Pyecharts
如果只是画个图 那建议matplotlib或者pandas
㈦ python怎么使用matplotlib画出下面这样的图
plot()第一个参数你肯定输入了你的x轴输入应该是time埃为什么不输入进去呢？ plt，但是第二参数没有输入，所以默认x轴自增，这个你直接将time数组输入进去就可以了，plt.plot(x
㈧ python web开发 用什么工具
python web开发常用的工具：
1. Django
Django无疑是最通用的web开发框架之一，适用博客做一个后端和为企业做一个内容管理系统。
优点：从几乎为零的状态建设出一个全功能的web应用程序。
备注：Python面向对象的设计非常干净，而且配备了令人难以置信的支持库。Python可以很容易地与其他流行的编程语言如Java，C和C ++集成。
㈨ python 怎么画这种横着的条形图
用matplotlib包的barh函数绘制的，大致布局已经很相似了
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlibimportcm
importnumpyasnp
label=['a','b','c','d','e','f']
x=sorted([1234,221,765,124,2312,890])
idx=np.arange(len(x))
color=cm.jet(np.array(x)/max(x))
plt.barh(idx,x,color=color)
plt.yticks(idx+0.4,label)
plt.grid(axis='x')
plt.xlabel('RevenuesEarned')
plt.ylabel('Salespeople')
plt.title('Top12Salespeople(2012) (inUSD)')
plt.show()
输出图像如下：