python绘制奥运五环图_python绘制奥运五环的步骤
如果您对python绘制奥运五环图感兴趣，那么我可以提供一些关于它的背景和特点的信息，以及一些相关的资源和建议。
1.如何用Python绘制JS地
2.canvas制作海报-如何用python画五一海报
3.python有哪些库
4.Python实现50个常见可视化图
如何用Python绘制JS地
Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。
概念
Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。
这个开源库中有许多来自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen
Aerial、Mapbox和Stamen的内建地图元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密钥来定制个性化的地图元件。
Folium支持GeoJSON和TopoJSON两种文件格式的叠加，也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层，最后可使用color-brewer
配色方案创建分布图。
安装
安装folium包
开始创建地图
创建底图，传入起始坐标到Folium地图中：
importfolium
map_osm= folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #输入坐标
map_osm.create_map(path='osm.html')
Folium默认使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空间元件是内置的：
#输入位置，tiles，缩放比例
stamen =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)
stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存
Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的个性化定制地图元件，只需简单地传入API_key ：
custom =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',
API_key='wrobstory.map-12345678')
最后，Folium支持传入任何与Leaflet.js兼容的个性化地图元件：
tileset= r'/{z}/{x}/{y}.png'
map =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,
tiles=tileset, attr='My DataAttribution')
地图标记
Folium支持多种标记类型的绘制，下面从一个简单的Leaflet类型的位置标记弹出文本开始：
map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,
tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows')#文字标记
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')
map_1.create_map(path='mthood.html')
Folium支持多种颜色和标记图标类型：
map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #标记图标类型为云
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #标记颜色为绿色
map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')
#标记颜色为红色，标记图标为“info-sign”)
map_1.create_map(path='iconTest.html')
Folium也支持使用个性化的尺寸和颜色进行圆形标记：
map_2 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',
zoom_start=13)
map_2.simple_marker(location=[45.5244,-122.6699], popup='The Waterfront')
简单树叶类型标记
map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,
popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',
fill_color='#3186cc')#圆形标记
map_2.create_map(path='portland.html')
Folium有一个简便的功能可以使经/纬度悬浮于地图上：
map_3 =folium.Map(location=[46.1991, -122.1889], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_3.lat_lng_popover()
map_3.create_map(path='sthelens.html')
Click-for-marker功能允许标记动态放置：
map_4 =folium.Map(location=[46.8527, -121.7649], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_4.simple_marker(location=[46.8354,-121.7325], popup='Camp Muir')
map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')
map_4.create_map(path='mtrainier.html')
Folium也支持来自Leaflet-DVF的Polygon（多边形）标记集：
map_5 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)
map_5.polygon_marker(location=[45.5012,-122.6655], popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八边形标记
map_5.create_map(path='bridges.html')
Vincent/Vega标记
Folium能够使用vincent 进行任何类型标记，并悬浮在地图上。
buoy_map= folium.Map(location=[46.3014, -123.7390], zoom_start=7,
tiles='StamenTerrain')
buoy_map.polygon_marker(location=[47.3489,-124.708], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=[44.639,-124.5339], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=[46.216,-124.1280], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))
GeoJSON/TopoJSON层叠加
GeoJSON 和TopoJSON层都可以导入到地图，不同的层可以在同一张地图上可视化出来：
geo_path= r'data/antarctic_ice_edge.json'
topo_path= r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'
ice_map= folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)
ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#导入geoJson层
ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#导入Toposon层
ice_map.create_map(path='ice_map.html')
分布图
Folium允许PandasDataFrames/Series类型和Geo/TopoJSON类型之间数据转换。Color Brewer 颜色方案也是内建在这个库，可以直接导入快速可视化不同的组合：
importfolium
importpandas as pd
state_geo= r'data/us-states.json'#地理位置文件
state_unemployment= r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美国失业率文件
state_data= pd.read_csv(state_unemployment)
#LetFolium determine the scale
map =folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)
map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
columns=['State', 'Unemployment'],
key_on='feature.id',
fill_color='YlGn',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2,
legend_name='Unemployment Rate(%)')
map.create_map(path='us_states.html')
基于D3阈值尺度，Folium在右上方创建图例，通过分位数创建最佳猜测值，导入设定的阈值很简单：
map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
columns=['State', 'Unemployment'],
threshold_scale=[5, 6, 7, 8, 9,10],
key_on='feature.id',
fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,
legend_name='Unemployment Rate(%)',
reset=True)
map.create_map(path='us_states.html')
canvas制作海报-如何用python画五一海报
1. 准备工作有朋友可能没用过 folium ，它其实就是 python 的一个专业绘制地图 的第三方库，所以在使用之前需要先安装它。
在安装完成之后，我们可以在 jupyterlab 进行演示如下：
对于上面的输出，其实是一个 可交互 的地图，支持放大缩写拖拽等等。
如果你想将输出存在本地，可以这样来：
可以看到本地就存了这个一个文件，浏览器打开就可以进行交互式操作了。
以上就是一个平平淡淡的过程......
2. 关于folium.Map()
在上一部分我们可以看到这个 map 玩意直接就是一个地图啦，这里我们就介绍一下它常用的几个参数。
参数可真多啊！！
以上是常用的一些参数，而最常用的莫过于 location 、 zoom_start 和 tiles 等。
内建地图样式 还有一下几种：
我们简单试下 location 和 zoo_start 参数：
可以看到清华大学校区
以上对 Map 的参数进行了简单的介绍，接下来，我们就来看看地图底图样式的选取情况吧~
3. 内建地图底图样式
我们看到 folium 其实有好几种内建地图底图样式，其中部分需要去申请 key ，由于我这边没有申请成功就不做演示了。
地势地形底图
黑白无标记底图
水墨画底图
以上就是内建地图底图样式的一些展示，部分需要key的大家可以去这个网站申请：
另外，在这里也可以找到一些地图底图
我后续也会去研究这些地图底图样式，试着分享更多有趣的地图分享给大家。
当然了，国内咱们用的较多的地图是高德、百度和腾讯地图等，接下来我们就来玩玩！
4. 多种第三方地图底图样式
这里我将演示高德地图、智图GeoQ和腾讯地图等
高德地图的 中英文地图、卫星影像图、街道图与常规图
中英文地图
纯英文地图
卫星影像图
街道图
常规图
反正我觉得这个蛮好的，用起来简单
多种风格地图，即拿即用
彩色版
暖色版
灰色版
蓝黑版
英文版
中国行政区划边界
水系专题
街道网图
暖色街道网图
需要注册一个key
天地图影像
天地图影像注记
天地图矢量
天地图矢量注记
天地图地形
天地图地形注记
百度地图我这边测试失败了，暂时没有找到合适的替换方案。
5. 补充
其实，我们还可以找更多的地图底图瓦片URL 来进行替换，多样化我们的地图绘制。
另外，大家在用经纬度坐标点进行地图绘制的时候，比如标记点、绘制区域、热力图绘制等等，需要考虑经纬度坐标是哪个地图系下面的，然后再用对应地图系的相关底图进行绘制才准确！
python有哪些库
canva绘制海报01：canvas绘制并解决导出后略模糊问题
另外,
img标签和js中的image都建议增加crossorigin="anonymous"属性
**注意:**有部分网友评论('crossOrigin','anonymous')必须是写在你赋值之前,所以楼主写法有误可以看看这个链接去看看,#27260385
效果图如下:
模糊在线demo
解决方案:
1.首先一样,获取Canvas对象:
2.获取像素比,将Canvas宽高进行放大,放大比例为:devicePixelRatio/webkitBackingStorePixelRatio,我们写了一个兼容的方法。
3.按实际渲染倍率来缩放canvas。
注意基础知识点:
要设置canvas的画布大小,使用的是和;
要设置画布的实际渲染大小,使用的style属性或CSS设置的width和height,只是简单的对画布进行缩放。
4.绘制
效果图如下
优化后不模糊的在线demo
参考链接:
一个关于image访问跨域的问题,
解决canvas将转为base64报错:UncaughtDOMException:Failedtoexecute'toDataURL'on'HTMLCanvasElement':Taintedcanvasesmaynotbeexported,
解决canvas在高清屏中绘制模糊的问题,
如何用python画五一海报要用Python画五一海报,需要用到Python的绘图库,比如matplotlib、Pillow等。以下是一个简单的例子,演示如何使用Python和Pillow库来制作五一海报:
fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont
#创建一个空白的画布,大小为800x600,背景色为白色
canvas=('RGB',(800,600),(255,255,255))
#在画布上添加五一节日祝福语
font=('',48)#设置字体样式和大小
draw=(canvas)
((200,100),'五一快乐!',fill=(0,0,0),font=font)#设置文字位置、颜色和字体
#在画布上添加五星红旗图案
flag=('')#读取五星红旗
flag=((200,133))#设置大小为200x133
(flag,(300,300))#将粘贴到画布上
#保存并展示画布
('')
()
在这个例子中,我们首先使用Pillow库创建了一个800x600大小的空白画布,并在画布上添加了五一节日祝福语和五星红旗图案。最后使用save()方法将画布保存为PNG格式的,并使用show()方法展示。在实际操作中,您需要根据自己的需求来修改代码,比如更换祝福语、调整字体大小和颜色、更换等。
canvas是什么软件品牌型号:华为MateBookD15
系统:Windows11
canvas是一款矢量绘图软件。是一款支持多平台(网页端、iPhone、iPAD及Android端)的在线平面设计工具。
Canva提供丰富的版权、原创插画以及各类优质设计模板。用户可以在选择喜欢的模板之后,通过简单修改即可在几分钟内创建出海报、简历、Banner、名片等各类设计。
软件的程序能够无缝集成用于绘画、图像编辑和Web设计的等工具,软件能够以多种的格式(包括动画和Web就绪文件)导出绘画作品,它在剪辑图库上捆绑了许多的用于位图编辑、展示、Web图形和矢量图绘制的工具,由于canvas无缝集成了用于矢量插图、图像编辑和Web出版的功能,因此堪称为极品,受到了大量用户的喜欢。
Python实现50个常见可视化图
Python中6个最重要的库：第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
每当我们需要对数据做可视化呈现时，总是疑虑及烦恼所呈现的图形是怎么样的，如何实现。这里给大家分享一下，常见的50种常见可视化图形。数据源
这里以几个图形数据为例展示。
散点图（Scatter plot）
散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。
抖动图（Jittering with stripplot）
通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。
相关图（Correllogram）
相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
更多资料请参考 原文
好了，今天关于“python绘制奥运五环图”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“python绘制奥运五环图”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的学习中更好地运用所学知识。