# plotting ------------------------------------ seaborn>=0.11.0 pandas

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一种高级界面和样式设置，使得绘图更加简单和美观。Seaborn可以与pandas等数据分析库很好地配合使用。

要使用Seaborn进行绘图，首先需要安装seaborn和pandas库。可以使用以下命令安装它们：

pip install seaborn
pip install pandas

安装完成后，可以在Python脚本中导入这两个库：

import seaborn as sns
import pandas as pd

接下来，可以使用pandas读取数据，并使用seaborn进行绘图。Seaborn提供了多种绘图函数，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图等。可以根据需要选择合适的函数进行绘图。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用Seaborn和pandas绘制散点图：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)

以上代码中，`data.csv`是包含x和y数据的CSV文件。`sns.scatterplot()`函数用于绘制散点图，其中x和y参数指定了要绘制的数据列。

希望以上介绍对你有帮助！如果有更多问题，请随时提问。

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4# Base 5 gitpython 6 ipython # interactive notebook 7 matplotlib>=3.2.2 8 numpy>=1.18.5 9 opencv-python>=4.1.110 Pillow>=7.1.2 11 psutil # system resources12 PyYAML>=5.3.113 requests>=2.23.014 scipy>=1.4.1 15 thop>=0.1.1 # FLOPs computation16 tqdm>=4.64.0 17 18# Logging----19 tensorboard>=2.4.1 2021# Plotting -----22 pandas>=1.1.423 seaborn>=0.11.024 25 # StrongSORT 26 easydict2728 # torchreid29 gdown 3031 # ByteTrack32 lap3334# OCSORT35 filterpy 这是requirements.txt中的内容，他会自动下载torch，分析原因

根据你提供的`requirements.txt`文件，没有看到明确的torch版本号，因此默认会从PyTorch官方源下载最新版本的torch。这是因为在该文件中没有指定torch的版本，所以pip会尝试下载最新版本的torch。

如果你不想下载最新版本的torch，可以在`requirements.txt`文件中指定torch的版本号。例如，如果你想下载PyTorch 1.8.1版本，可以在文件中添加以下行：

torch==1.8.1

这将指定下载PyTorch 1.8.1版本，而不是最新版本。然后你可以运行`pip install -r requirements.txt`来安装其他依赖项和指定的torch版本。

给这段代码注释from numpy import *import matplotlib.pyplot as pltimport math # setting the axes # projection as polar plt.axes(projection = 'polar') # setting the values of # semi-major and # semi-minor axes a=4 b=3 # creating an array# containing the radian values rads = arange(0,(2 * pi), 0.01) # plotting the ellipsefor rad in rads:r = 3*(2+sin(4*rad)) plt.polar(rad,r,g." # display the polar plot plt.show()

# 导入需要的库
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 设置坐标轴投影方式为极坐标
plt.axes(projection='polar')

# 设置椭圆的半长轴和半短轴的值
a = 4
b = 3

# 创建一个包含弧度值的数组
rads = arange(0, (2 * pi), 0.01)

# 在每个弧度值上计算相应的椭圆半径
for rad in rads:
    r = 3 * (2 + sin(4 * rad))

    # 绘制椭圆
    plt.polar(rad, r, 'g.')

# 显示极坐标图
plt.show()

注释：

1. 导入 numpy、matplotlib.pyplot 和 math 库。

2. 使用 `projection='polar'` 设置坐标轴投影方式为极坐标。

3. 设置椭圆的半长轴和半短轴的值。

4. 创建一个包含弧度值的数组。

5. 在每个弧度值上计算相应的椭圆半径，其中椭圆的方程为 `r = 3 * (2 + sin(4 * rad))`。

6. 使用 `plt.polar(rad, r, 'g.')` 绘制极坐标图中的点，其中 'g.' 表示使用绿色圆点作为点的标记。

7. 使用 `plt.show()` 显示绘制的极坐标图。