ai中怎么創(chuàng)建圖表 ai為什么找不到圓角半徑?
ai為什么找不到圓角半徑?具體操作步驟如下: 需要準(zhǔn)備的材料有:電腦、AI 1、首先打開ai,點擊“矩形工具”菜單中“圓角矩形工具”選項。2、然后在該頁面中鼠標(biāo)左鍵拖動繪制圓角大小。3、之后在該頁面中
ai為什么找不到圓角半徑?
具體操作步驟如下: 需要準(zhǔn)備的材料有:電腦、AI
1、首先打開ai,點擊“矩形工具”菜單中“圓角矩形工具”選項。
2、然后在該頁面中鼠標(biāo)左鍵拖動繪制圓角大小。
3、之后在該頁面中點擊左側(cè)“矩形工具”圖表選項。
4、然后在該頁面中點擊設(shè)置圓角半徑。
5、最后在該頁面中鼠標(biāo)左鍵拖動“圓角”即可。
ppt小白想了解一下ppt入門怎么做?
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人工智能適合什么圖形?
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。 它可與 NumPy 一起使用,提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。 它也可以和圖形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。
Windows 系統(tǒng)安裝 Matplotlib
進(jìn)入到 cmd 窗口下,執(zhí)行以下命令:
python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib
Linux 系統(tǒng)安裝 Matplotlib
可以使用 Linux 包管理器來安裝:
Debian / Ubuntu:
sudo apt-get install python-matplotlib
Fedora / Redhat:
sudo yum install python-matplotlib
Mac OSX 系統(tǒng)安裝 Matplotlib
Mac OSX 可以使用 pip 命令來安裝:
sudo python -mpip install matplotlib
安裝完后,你可以使用 python -m pip list 命令來查看是否安裝了 matplotlib 模塊。
$ python -m pip list | grep matplotlib matplotlib (1.3.1)
人工智能實現(xiàn)簡單的畫圖功能,例如柱狀圖,曲線圖,散點圖。
柱狀圖
主要用于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析,早期主要用于數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)科中,
數(shù)碼相機的曝光值用柱狀圖表示
到現(xiàn)代使用已經(jīng)比較廣泛,比如現(xiàn)代的電子產(chǎn)品和一些軟件的分析測試,如電腦,數(shù)碼相機的顯示器和photoshop上都能看到相應(yīng)的柱狀圖。
易于比較各組數(shù)據(jù)之間的差別。
# 導(dǎo)包
import as plt
# 導(dǎo)入字體庫
from _manager import FontProperties
# 設(shè)置本機字體 字體樣式 字體大小
# font FontProperties(fname,size30)
# 柱狀圖
# 設(shè)置數(shù)據(jù)
salary [9000,10000,5000,3000]
group [beijing,shanghai,guangzhou,hebei]
# 填充數(shù)據(jù)
(group,salary)
# 設(shè)置標(biāo)題
plt.title(salary/group)
()
曲線圖
曲線圖又稱折線圖,是利用曲線的升、降變化來表示被研究現(xiàn)象發(fā)展變化趨勢的一種圖形。它在分析研究社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變化、依存關(guān)系等方面具有重要作用。
ai為什么找不到圓角半徑?
繪制曲線圖時,如果是某一現(xiàn)象的時間指標(biāo),應(yīng)將時間繪在坐標(biāo)的橫軸上,指標(biāo)繪在坐標(biāo)的縱軸上。如果是兩個現(xiàn)象依存關(guān)系的顯示,可以將表示原因的指標(biāo)繪在橫軸上,表示結(jié)果的指標(biāo)繪在縱軸上。同時還應(yīng)注意整個圖形的長寬比例
# 導(dǎo)包
import as plt
# 導(dǎo)入字體庫
from _manager import FontProperties
# 設(shè)置本機字體 字體樣式 字體大小
font FontProperties(fname,size30)
# 單指標(biāo)
# # 填充數(shù)據(jù) 第一個x軸,第二個y軸
# ([2019-03-01,2019-03-02,2019-03-03],[0,10,10])
# # 繪制方法
# ()
# 多指標(biāo)曲線圖
# d定制數(shù)據(jù)
x1 [2019-03-01,2019-03-02,2019-03-03,2019-03-04,2019-03-05,2019-03-06]
y1 [0,5,6,1,10,9]
x2 [2019-03-01,2019-03-02,2019-03-03,2019-03-04,2019-03-05,2019-03-06]
y2 [10,20,15,30,25,24]
# 填充數(shù)據(jù) 溫度 :temperature
(x1,y1,labeltemperature)
# 濕度
(x2,y2,labelwater)
# 設(shè)置標(biāo)題
plt.title(溫濕度趨勢圖,FontPropertiesfont)
# 顯示圖例
plt.legend()
# 繪制方法
()
散點圖
散點圖是指在回歸分析中,數(shù)據(jù)點在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖,散點圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢,據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對數(shù)據(jù)點進(jìn)行擬合。
用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個坐標(biāo)點,考察坐標(biāo)點的分布,判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點的分布模式。散點圖將序列顯示為一組點。值由點在圖表中的位置表示。類別由圖表中的不同標(biāo)記表示。散點圖通常用于比較跨類別的聚合數(shù)據(jù)。
# 導(dǎo)包
import as plt
# 導(dǎo)入科學(xué)計算
import numpy as np
# 設(shè)置數(shù)據(jù)
# (2,4)
# # 繪制
# ()
# 定義x軸數(shù)據(jù) :隨機
x list(range(0,101))
y [xvalue * np.random.rand() for xvalue in x ]
# 填充數(shù)據(jù)
# s :點的大小和粗細(xì)
# c: 顏色
(x,y,s20,cred)
()
總結(jié):
柱狀圖關(guān)鍵字:bar()
曲線圖關(guān)鍵字:plot()
散點圖關(guān)鍵字:scatter()