用python代码,画出二维喜羊羊头像,给出python代码
时间: 2023-11-12 14:37:49 浏览: 46
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#定义喜羊羊轮廓
x = np.linspace(-1,1,100)
y1 = np.sqrt(1-x**2)
y2 = -np.sqrt(1-x**2)
y3 = np.array([0.2]*100)
y4 = np.array([-0.2]*100)
#画喜羊羊头像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y1,color='black')
ax.plot(x,y2,color='black')
ax.plot(x,y3,color='black')
ax.plot(x,y4,color='black')
ax.fill_between(x, y1, y2, where=y1>y2, facecolor='white', interpolate=True)
ax.set_aspect(1.0)
plt.show()
相关问题
请用python代码画一个二维正太分布的图片
在Python中,我们可以使用matplotlib库以及numpy库来绘制二维正态分布。首先,我们需要生成一些随机点,然后计算它们的概率密度并将其映射到颜色上。以下是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import multivariate_normal
# 定义正态分布的均值和协方差矩阵
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0], [0, 1]] # 单位圆上的二维正态分布
# 创建网格用于描绘概率密度
x, y = np.mgrid[-3:3:.01, -3:3:.01] # [-3, 3]是一个较大的范围,你可以调整它
pos = np.empty(x.shape + (2,))
pos[:, :, 0] = x
pos[:, :, 1] = y
# 计算概率密度
rv = multivariate_normal(mean, cov)
z = rv.pdf(pos)
# 绘制图像
plt.imshow(z.T, extent=(-3, 3, -3, 3), origin='lower', cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.title('二维正态分布')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
```
这个代码会生成一个显示二维正态分布的热力图,颜色越深表示概率越大。
用python代码画出词云图
以下是使用Python代码画出词云图的示例:
1.入所需的库和模块[^1]:
```python
import jieba
import wordcloud
import imageio
```
2. 准备文本数据并进行分词处理:
```python
text = "这是一段待处理的文本数据"
words = jieba.cut(text)
```
3. 创建词云对象,并设置相关参数,如词云图的大小、字体、背景图片等:
```python
mask = imageio.imread('F:pi.png') # F:pi.png为图片路径
w = wordcloud.WordCloud(width=2000, height=1400, font_path="msyh.ttc", mask=mask)
```
4. 将分词结果传入词云对象,并生成词云图:
```python
w.generate(" ".join(words))
```
5. 显示词云图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(w)
plt.axis("off")
plt.show()
```
请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体需求进行适当修改。