Python中的三维图形绘制入门

发布时间: 2024-01-14 07:21:29 阅读量: 22 订阅数: 11
# 1. 简介 ### 1.1 三维图形绘制的概念 3D图形绘制是在三维坐标系中绘制各种几何图形的过程,它可以让我们在计算机上以立体的方式展示物体。三维图形可以更加真实、形象地表达物体的形状和空间位置,广泛应用于计算机图形学、虚拟现实、游戏开发等领域。 在三维图形绘制中,我们需要使用合适的坐标系来表示物体的位置,常见的是使用笛卡尔坐标系。在笛卡尔坐标系中,我们可以通过三个坐标轴来确定一个点的位置,分别为x轴、y轴和z轴。 ### 1.2 Python中的三维图形绘制库介绍 Python中有多个用于绘制三维图形的库,例如Matplotlib、Mayavi、PyOpenGL等,它们提供了丰富的绘图函数和工具,方便我们进行三维图形的绘制和展示。 其中,Matplotlib是一个基于Python的绘图库,它包含了一组用于绘制二维和三维图形的函数和工具。通过Matplotlib,我们可以轻松地创建各种三维图形,包括点、线、曲面等,还可以对图形进行样式设置和交互操作。 在本教程中,我们将使用Matplotlib来介绍Python中的三维图形绘制,因为它是一个功能强大且使用简单的库,非常适合初学者入门。接下来,我们将介绍如何准备工作以及导入相关模块,来开始我们的三维图形绘制之旅。 # 2. 准备工作 Python中的三维图形绘制需要进行一些准备工作,包括安装必要的库和导入相关模块。 ### 2.1 安装Python和必要的库 在开始之前,确保已经安装了Python,并且安装了以下必要的库: - NumPy:用于支持大型多维数组和矩阵运算 - Matplotlib:用于绘制数据图表和图形界面 可以使用以下命令来安装这些库: ```python pip install numpy matplotlib ``` ### 2.2 导入相关模块 在Python中,我们需要导入一些相关的模块来进行三维图形的绘制工作。常用的模块包括: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 以上就是准备工作的内容,接下来我们将开始介绍三维图形的绘制方法。 # 3. 点的绘制与样式设置 在本章节中,我们将学习如何在Python中绘制三维图形中的点,并对点的样式进行设置。 #### 3.1 绘制基本点 在Python中,我们可以使用相应的三维图形绘制库来创建和渲染三维图形中的点。下面是一个简单的示例代码,演示如何在三维坐标系中绘制一个点: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(1, 2, 3, color='r') # 在坐标(1, 2, 3)处绘制一个红色的点 plt.show() ``` #### 3.2 点的样式设置 除了基本的点绘制外,我们还可以对点的样式进行设置,包括颜色、大小和形状等。下面是一个示例代码,演示如何设置点的样式: ```python ax.scatter(1, 2, 3, color='b', marker='^', s=100) # 在坐标(1, 2, 3)处绘制一个蓝色、大小为100、形状为三角形的点 ``` #### 3.3 绘制多个点 在实际应用中,通常需要绘制多个点来表示数据分布或者形成图形。我们可以使用类似下面的代码来绘制多个点: ```python import numpy as np x = np.random.rand(10) # 生成10个随机的x坐标 y = np.random.rand(10) # 生成10个随机的y坐标 z = np.random.rand(10) # 生成10个随机的z坐标 ax.scatter(x, y, z, color='g') # 在(x, y, z)坐标处绘制绿色的点 ``` 通过以上示例代码,我们可以实现对三维坐标系中的点进行绘制和样式设置。 # 4. 线的绘制与样式设置 在三维图形中,线段是连接两个点的直线。在Python中,可以使用绘图库来绘制线段,并设置线段的样式。 ### 4.1 绘制基本线段 在Python中,使用绘图库的`plot()`函数可以绘制线段。该函数需要传入线段的起始点和终止点坐标。以下是一个简单的示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 定义起始点和终止点的坐标 x1, y1 = 0, 0 x2, y2 = 1, 1 # 绘制线段 plt.plot([x1, x2], [y1, y2]) # 显示图形 plt.show() ``` 运行以上代码,将会绘制一个斜率为1的线段。通过传入不同的起始点和终止点坐标,可以绘制出不同位置和倾斜角度的线段。 ### 4.2 线的样式设置 在绘制线段时,除了可以设置起始点和终止点的坐标外,还可以设置线段的样式,如线段的颜色、线型和宽度等。 以下是一些常用的线段样式设置: - `color`:线段的颜色,默认为蓝色(`'b'`)。可以接受字符串如`'r'`表示红色或者RGB元组如`(0.1, 0.2, 0.3)`表示自定义颜色。 - `linestyle`:线段的线型,默认为实线(`'-'`)。可以接受字符串如`'--'`表示虚线,`':'`表示点线,或者自定义的线型对象。 - `linewidth`:线段的宽度,默认为1.可以接受浮点数代表线宽的倍数。 以下是一个示例,演示了如何设置线段的颜色、线型和宽度: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 定义起始点和终止点的坐标 x1, y1 = 0, 0 x2, y2 = 1, 1 # 绘制线段,设置颜色为红色,线型为虚线,宽度为2 plt.plot([x1, x2], [y1, y2], color='r', linestyle='--', linewidth=2) # 显示图形 plt.show() ``` ### 4.3 绘制曲线 除了绘制直线之外,Python还支持绘制曲线。可以使用`plot()`函数来绘制曲线,传入曲线上点的坐标。 以下是一个简单的示例,演示了如何绘制一条曲线: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成曲线上点的x坐标 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) # 生成曲线上点的y坐标 y = np.sin(x) # 绘制曲线 plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show() ``` 以上代码中,使用`linspace()`函数生成了一个包含100个点的x坐标数组,然后使用`sin()`函数生成了对应的y坐标数组,最后调用`plot()`函数绘制了曲线。运行代码后,将会显示一个正弦曲线。 在绘制曲线时,也可以通过设置颜色、线型和宽度等参数,对曲线的样式进行设置,方法与绘制线段类似。 通过以上内容,我们可以在Python中绘制线段和曲线,并且灵活设置线的样式,从而实现复杂的三维图形效果。 # 5. 面的绘制与样式设置 在三维图形中,面是由多个线段连接而成的闭合图形。绘制面可以使我们的图形更加真实和立体化。接下来,我们将介绍如何在Python中进行面的绘制,并设置面的颜色、纹理等样式。 #### 5.1 绘制基本面 要在Python中绘制基本面,我们需要先定义面上各个顶点的坐标,然后按照顶点的顺序连接线段。下面是一个简单的示例代码,用于绘制一个正方形的面: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义面上各个顶点的坐标 x = [0, 1, 1, 0, 0] y = [0, 0, 1, 1, 0] z = [0, 0, 0, 0, 0] # 连接线段 ax.plot(x, y, z) # 显示图形 plt.show() ``` 在上面的示例代码中,我们首先创建了一个画布,并设定了三维坐标轴。然后,我们定义了面上各个顶点的x、y、z坐标,并根据指定的顺序连接了线段。最后,通过调用`plt.show()`方法显示出绘制的图形。 #### 5.2 面的颜色和纹理设置 除了绘制基本面之外,我们还可以为面设置不同的颜色和纹理,使其具备更多的可视化效果。下面是关于颜色和纹理设置的示例代码: ##### 5.2.1 面的颜色设置 ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = [0, 1, 1, 0, 0] y = [0, 0, 1, 1, 0] z = [0, 0, 0, 0, 0] # 设置面的颜色 ax.plot(x, y, z, color='green') plt.show() ``` 在上面的示例代码中,我们通过在`plot`方法中指定`color`参数来设置面的颜色。在这里,我们将面的颜色设置为绿色。你也可以根据需要设置其他颜色。 ##### 5.2.2 面的纹理设置 ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = [0, 1, 1, 0, 0] y = [0, 0, 1, 1, 0] z = [0, 0, 0, 0, 0] # 设置面的纹理 ax.fill(x, y, z, 'r') plt.show() ``` 在上面的示例代码中,我们通过调用`fill`方法来填充指定的面。在这里,我们将面的纹理设置为红色。 #### 5.3 绘制多边形 除了绘制基本的正方形面之外,我们还可以绘制其他形状的多边形面。例如,绘制一个六边形的面: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义面上各个顶点的坐标 x = [0, 1, 1, 0, -1, -1, 0] y = [0, 0.5, 1, 1, 0.5, 0, 0] z = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # 连接线段 ax.plot(x, y, z) plt.show() ``` 在上面的示例代码中,我们定义了一个六边形面的顶点坐标,然后按照指定的顺序连接了线段。通过调用`plot`方法,我们可以绘制出六边形面。 通过上述示例代码,我们可以学习到如何绘制基本面、设置面的颜色和纹理,以及绘制不同形状的多边形面。利用这些知识,我们可以更加灵活地绘制三维图形,丰富我们的可视化效果。 # 6. 三维图形的旋转和投射 在三维图形绘制中,旋转和投射是非常重要的操作。通过旋转可以改变三维图形在空间中的位置和方向,而投射则可以将三维图形映射到二维平面上进行展示。下面将介绍如何在Python中进行三维图形的旋转和投射操作。 #### 6.1 三维图形的旋转 要实现三维图形的旋转,可以使用旋转矩阵的方法。旋转矩阵可以通过欧拉角、旋转轴和旋转角度来确定,通过对图形的顶点进行旋转矩阵的变换,可以实现图形的旋转。 下面的示例演示了如何使用Python中的Matplotlib库进行三维图形的旋转: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建一个三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义一个立方体的顶点坐标 vertices = np.array([[1, 1, 1], [1, -1, 1], [-1, -1, 1], [-1, 1, 1], [1, 1, -1], [1, -1, -1], [-1, -1, -1], [-1, 1, -1]]) faces = np.array([[0, 1, 2, 3], [0, 4, 5, 1], [4, 5, 6, 7], [7, 6, 2, 3], [0, 3, 7, 4], [1, 2, 6, 5]]) # 绘制立方体 ax.add_collection3d(Polygon3DCollection([vertices[face] for face in faces], alpha=0.25)) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) ax.set_zlim([-2, 2]) # 定义旋转轴和旋转角度 x_axis = np.array([1, 0, 0]) # 绕x轴旋转 y_axis = np.array([0, 1, 0]) # 绕y轴旋转 z_axis = np.array([0, 0, 1]) # 绕z轴旋转 angle = np.pi / 4 # 旋转角度 # 绕x轴旋转 rot_x = np.array([[1, 0, 0], [0, np.cos(angle), -np.sin(angle)], [0, np.sin(angle), np.cos(angle)]]) # 绕y轴旋转 rot_y = np.array([[np.cos(angle), 0, np.sin(angle)], [0, 1, 0], [-np.sin(angle), 0, np.cos(angle)]]) # 绕z轴旋转 rot_z = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle), 0], [np.sin(angle), np.cos(angle), 0], [0, 0, 1]]) # 旋转立方体各个顶点 rotated_vertices = np.dot(vertices, rot_z) # 绘制旋转后的立方体 ax.add_collection3d(Polygon3DCollection([rotated_vertices[face] for face in faces])) # 显示结果 plt.show() ``` 以上代码首先创建了一个立方体的顶点坐标和面的索引,然后通过绘制函数`add_collection3d`将立方体绘制出来。接下来定义了旋转轴和旋转角度,通过旋转矩阵对立方体的顶点进行旋转,最后绘制旋转后的立方体。 #### 6.2 三维图形的投射 三维图形的投射是将三维坐标系中的图形映射到二维平面上。在Python中,可以使用透视投射或平行投射来实现三维图形的投射。 下面的示例演示了如何使用Python的Matplotlib库进行三维图形的投射: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建一个三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义一个立方体的顶点坐标 vertices = np.array([[1, 1, 1], [1, -1, 1], [-1, -1, 1], [-1, 1, 1], [1, 1, -1], [1, -1, -1], [-1, -1, -1], [-1, 1, -1]]) faces = np.array([[0, 1, 2, 3], [0, 4, 5, 1], [4, 5, 6, 7], [7, 6, 2, 3], [0, 3, 7, 4], [1, 2, 6, 5]]) # 绘制立方体 ax.add_collection3d(Polygon3DCollection([vertices[face] for face in faces], alpha=0.25)) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) ax.set_zlim([-2, 2]) # 投射函数 def project_3d_to_2d(vertices_3d): # 定义投射矩阵 projection_matrix = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0]]) # 对三维顶点进行投射 vertices_2d = np.dot(vertices_3d, projection_matrix.T) return vertices_2d # 投射立方体的顶点 projected_vertices = project_3d_to_2d(vertices) # 绘制投射后的立方体 plt.scatter(projected_vertices[:, 0], projected_vertices[:, 1]) # 显示结果 plt.show() ``` 以上代码中首先创建了一个立方体的顶点坐标和面的索引,然后通过绘制函数`add_collection3d`将立方体绘制出来。接下来定义了一个投射函数`project_3d_to_2d`,通过投射矩阵对立方体的顶点进行投射。最后使用`plt.scatter`函数将投射后的立方体绘制出来。 #### 6.3 案例演示 通过综合运用旋转和投射的方法,我们可以绘制出绚丽多彩的三维图形。下面的示例演示了如何绘制一个旋转的立方体,并将其投射到二维平面上展示。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建一个三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义一个立方体的顶点坐标 vertices = np.array([[1, 1, 1], [1, -1, 1], [-1, -1, 1], [-1, 1, 1], [1, 1, -1], [1, -1, -1], [-1, -1, -1], [-1, 1, -1]]) faces = np.array([[0, 1, 2, 3], [0, 4, 5, 1], [4, 5, 6, 7], [7, 6, 2, 3], [0, 3, 7, 4], [1, 2, 6, 5]]) # 绘制立方体 ax.add_collection3d(Polygon3DCollection([vertices[face] for face in faces], alpha=0.25)) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) ax.set_zlim([-2, 2]) # 定义旋转轴和旋转角度 x_axis = np.array([1, 0, 0]) # 绕x轴旋转 y_axis = np.array([0, 1, 0]) # 绕y轴旋转 z_axis = np.array([0, 0, 1]) # 绕z轴旋转 angle = np.pi / 4 # 旋转角度 # 绕x轴旋转 rot_x = np.array([[1, 0, 0], [0, np.cos(angle), -np.sin(angle)], [0, np.sin(angle), np.cos(angle)]]) # 绕y轴旋转 rot_y = np.array([[np.cos(angle), 0, np.sin(angle)], [0, 1, 0], [-np.sin(angle), 0, np.cos(angle)]]) # 绕z轴旋转 rot_z = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle), 0], [np.sin(angle), np.cos(angle), 0], [0, 0, 1]]) # 旋转立方体各个顶点 rotated_vertices = np.dot(vertices, rot_z) # 投射函数 def project_3d_to_2d(vertices_3d): # 定义投射矩阵 projection_matrix = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0]]) # 对三维顶点进行投射 vertices_2d = np.dot(vertices_3d, projection_matrix.T) return vertices_2d # 投射立方体的顶点 projected_vertices = project_3d_to_2d(rotated_vertices) # 绘制投射后的立方体 plt.scatter(projected_vertices[:, 0], projected_vertices[:, 1]) # 显示结果 plt.show() ``` 以上代码首先创建了一个立方体的顶点坐标和面的索引,然后通过绘制函数`add_collection3d`将立方体绘制出来。接下来定义了旋转轴和旋转角度,并通过旋转矩阵对立方体的顶点进行旋转。然后使用投射函数对旋转后的立方体进行投射,最后使用`plt.scatter`函数将投射后的立方体绘制出来。通过绘制旋转和投射后的立方体,我们可以看到立方体在空间中的旋转和投射效果。 通过以上的章节介绍,读者可以学习到三维图形的旋转和投射的基本方法。通过使用Python中的Matplotlib库,可以方便地实现三维图形的旋转和投射操作,为绘制绚丽多彩的三维图形提供了基础知识。希望本文对读者有所帮助,欢迎大家进一步深入学习和探索三维图形绘制的奥秘。

相关推荐

勃斯李

大数据技术专家
超过10年工作经验的资深技术专家,曾在一家知名企业担任大数据解决方案高级工程师,负责大数据平台的架构设计和开发工作。后又转战入互联网公司,担任大数据团队的技术负责人,负责整个大数据平台的架构设计、技术选型和团队管理工作。拥有丰富的大数据技术实战经验,在Hadoop、Spark、Flink等大数据技术框架颇有造诣。
专栏简介
本专栏以Python科学计算为主题,通过一系列文章逐步介绍了Python在三维可视化领域的应用。首先从Python科学计算的基础入门开始,介绍了使用Python进行数据可视化的基本原理和技术。接着详细介绍了Python中的三维图形绘制入门和Matplotlib库在Python中的基础使用,为读者打下了坚实的基础。随后重点介绍了使用Python中的Mayavi库进行三维可视化的方法,以及Python中数据可视化的最佳实践。接着,专栏深入讨论了使用Python中的NumPy库进行科学计算,以及Python中的三维数据可视化技术探究。同时还介绍了SciPy库在Python科学计算中的应用,以及Python中的高级数据可视化技术。最后,专栏还讨论了Python中的性能优化与加速技术,以及在Python中实现热力图、等值线图等自定义三维数据可视化技术。整个专栏旨在帮助读者全面了解Python科学计算与三维可视化的结合实践,为他们在实际项目中运用Python进行三维数据可视化提供深入、全面的指导。
最低0.47元/天 解锁专栏
15个月+AI工具集
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

可视化技术在分析Python爬虫爬取QQ音乐数据结果时的展现方法

![可视化技术在分析Python爬虫爬取QQ音乐数据结果时的展现方法](https://img-blog.csdnimg.cn/20191124155953701.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lNDg2OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 第一章 可视化技术在数据分析中的重要性 #### 1.1 数据可视化的定义与概念 数据可视化是通过图表、图形等视觉化手段将数据呈现出

处理异步加载内容的应对方案

![处理异步加载内容的应对方案](https://img-blog.csdn.net/20180922222750521?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NqbDM2MjI1NTczMg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) # 1. 了解异步加载 异步加载是指在不影响页面其他部分加载的情况下,动态加载特定内容或资源的技术。与同步加载相比,异步加载能够提升用户体验,加快页面加载速度。在前端开发中,异步加载常用于加载图片、视频、音频等大型资源,以及获取

Python爬虫中常见的User-Agent伪装技巧

![Python爬虫中常见的User-Agent伪装技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/87e4b497dab57f7ec1bfa7c3ae0de72d.jpeg) # 1. 用户代理(User-Agent)简介 用户代理(User-Agent)是一种在浏览器或爬虫程序中用来标识自身身份的机制。在网络通信中,用户代理扮演着重要的角色,它可以告诉服务器正在使用的客户端软件的相关信息,从而服务器可以根据这些信息来做出相应的处理和响应。用户代理分为浏览器类型和爬虫类型两种,前者主要用于网页浏览,后者用于网络爬虫。通过用户代理,网站可以识别访问者的

Anaconda中更新Package的最佳实践

![Anaconda中更新Package的最佳实践](https://img-blog.csdnimg.cn/8880a8191fde4875968b35fa87fed413.png) # 1. 认识Anaconda Anaconda是一个开源的软件包管理和环境管理系统,专门用于数据科学、机器学习和科学计算。它包含了众多常用的数据科学和机器学习库,如 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等,可以帮助用户快速搭建数据分析环境。选择Anaconda的原因在于它集成了大量数据科学工具,省去了用户一个个安装这些库的繁琐过程。同时,Anaconda还提供了方便的虚拟环境管理工具,让用户

使用多进程加速大规模B站视频爬取任务

![使用多进程加速大规模B站视频爬取任务](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ead5b3d2b4924f15956b13a42bde2255.png) # 1. 背景介绍 在当今互联网时代,视频网站承载着海量的视频内容,如何高效地爬取视频数据成为了许多研究者和开发者关注的问题。以B站为例,作为中国知名的视频分享平台,其拥有大量优质的用户生成内容。然而,由于B站视频数据的特点包括丰富多样的视频类型、庞大的数据量以及持续更新的内容,传统的单进程爬取方式已经难以满足海量数据的需求。因此,设计一套多进程爬取方案来提高爬取效率显得尤为重要。本文将系统性地介绍如何利

爬取数据后的数据质量评估与改进策略

![爬取数据后的数据质量评估与改进策略](https://img-blog.csdnimg.cn/6399ddb8355b413f8032659890a82e37.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvbWNhdDUyMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据爬取与清洗 在进行数据爬取前,首先需要深入分析目标网站的结构,确定合适的爬虫工具。之后,制定数据清洗流程是必不可少的步骤,包括去

微博评论数据存储策略及优化方案

![微博评论数据存储策略及优化方案](https://img-blog.csdnimg.cn/4383f0474b9244dc9aea98e4d1cb2ed5.png) # 1. 微博评论数据存储现状分析 ## 1.1 微博平台评论功能特点 微博平台评论功能具有实时性和高并发的特点,用户生成的评论数据量大,需要快速存储和访问。评论数据在用户间产生交互,对话题讨论具有重要意义,因此需要保证数据的完整性和准确性。同时,评论数据中可能存在敏感信息,需要严格的安全和隐私保护措施。 ## 1.2 数据存储技术发展趋势 随着大数据和云计算技术的发展,微博评论数据存储趋向于分布式存储和计算,采用 N

使用机器学习技术优化网页数据抽取

![使用机器学习技术优化网页数据抽取](https://img-blog.csdnimg.cn/f4ce8c8a2d8048f0b5888b71bc33ddbe.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RocmVleGl1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 理解网页数据抽取 网页数据抽取是指从网页中提取相关信息的过程,通常用于获取特定数据以支持各种应用。通过数据抽取,可以实现电子商务中的商品信息获

Plotly异常数据处理与曲线平滑算法应用技巧

![Plotly异常数据处理与曲线平滑算法应用技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/2019082221140424.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzgyMTIxMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 异常数据处理技巧 异常数据指的是在数据集中与大部分数据显著不同的观测值,可能由于测量错误、录入错误或者是真实但极端的情况引起。这些异常数