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python绘图——坐标轴

• Python • 阅读 45

1. 2D坐标轴

1.1 绘制简单的曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-1,1,50)
y=x**2
plt.plot(x,y,color='green')
plt.tick_params(axis='x',colors='blue')
plt.tick_params(axis='y',colors='red')
plt.show()

作图：

python绘图——坐标轴

1.2 坐标轴的刻度线向内

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-1,1,50)
y=x**2

plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

plt.plot(x,y,color='green')
plt.tick_params(axis='x',colors='blue')
plt.tick_params(axis='y',colors='red')
plt.show()

python绘图——坐标轴

1.3 将坐标刻度从整0开始

plt.margins(x=0)
plt.margins(y=0)

python绘图——坐标轴

1.4 设置刻度栅格

简单的刻度：

plt.grid()

python绘图——坐标轴

主刻度和次刻度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(figsize=(17,3))
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(0.2))
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.04))
ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(0.5))
ax.yaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1))
ax.grid(which='major',axis="both",linewidth=0.75,linestyle='-',color='r')
ax.grid(which='minor',axis="both",linewidth=0.25,linestyle='-',color='r')
x=np.linspace(0,3*np.pi,50)
y=2*np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.margins(x=0)
plt.margins(y=0)
plt.show()

下面的图形类似于心电图纸绘制，关于心电图相关的绘制，具体在使用python绘制心电图中体现：

python绘图——坐标轴

; 1.5 不显示坐标

只是坐标刻度不可见，两种方式的效果一样


plt.yticks([])

frame.axes.get_yaxis().set_visible(False)

python绘图——坐标轴
关闭两者坐标轴，只有曲线图形 
plt.axis('off')

python绘图——坐标轴

1.6 坐标值

为坐标设置刻度值, 并且将刻度值旋转45度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0,2,50)
y=x**2
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'
ax = plt.gca()
xlabel=[str(val)+'_1' for val in range(100,110)]
ax.set_xticklabels(xlabel)
plt.xticks(rotation = 45)
plt.plot(x,y,color='green')
plt.tick_params(axis='x',colors='blue')
plt.tick_params(axis='y',colors='red')
plt.margins(x=0)
plt.margins(y=0)
plt.show()

python绘图——坐标轴

1.7 绘制横线和竖线

plt.axvline(1)
plt.axhline(1.5)

python绘图——坐标轴

1.8 设置坐标点的颜色

下图中设置y轴第3个坐标值的颜色为黄色，x轴第6个坐标值颜色为绿色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0,2,50)
y=x**2
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'
ax = plt.gca()
plt.plot(x,y,color='green')
plt.tick_params(axis='x',colors='blue')
plt.tick_params(axis='y',colors='red')
ax.get_yticklabels()[3].set_color("y")
ax.get_xticklabels()[6].set_color("g")
plt.show()

python绘图——坐标轴

1.9 双坐标

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
data1 = np.exp(t)
data2 = np.sin(2 * np.pi * t)

fig, ax1 = plt.subplots()

color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('exp', color=color)
ax1.plot(t, data1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

ax2 = ax1.twinx()

color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('sin', color=color)
ax2.plot(t, data2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

fig.tight_layout()
plt.show()

python绘图——坐标轴

1.10 坐标设置汉字

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

2. 3D坐标轴

2.1 绘制3D散点图

关键代码 ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m),输入数据xs,ys,zs是相同长度的一维数据。c是颜色，marker是散点类型。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

n = 100
for c, m, zlow, zhigh in [('r', '*', -10, 20), ('b', 'o', -30, -10)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

python绘图——坐标轴

2.2 绘制3D曲面图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure(num=1,figsize=(8,6))
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)

Z = np.cos(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'),edgecolors='white')
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
ax.set_zlim(-2, 2)
ax.tick_params(axis='x',colors='g')
ax.tick_params(axis='y',colors='g')
ax.tick_params(axis='z',colors='g')
plt.show()

python绘图——坐标轴

2.3 绘制3D柱形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm

X=np.arange(0, 9, step=1)
Y=np.arange(0, 10, step=1)
arr = [[np.random.randint(1,50) for i in range(9)] for i in range(10)]
Z = np.array(arr)

xx, yy=np.meshgrid(X, Y)
X, Y=xx.ravel(), yy.ravel()
bottom=np.zeros_like(X)
Z=Z.ravel()

width=height=0.8

fig=plt.figure()
ax=fig.gca(projection='3d')
ax.bar3d(X, Y, bottom, width, height, Z, shade=True,color='lightgreen')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

python绘图——坐标轴

引用

[1] Matplotlib 文档
[2] python绘制三维图
[3] python-绘制3D柱形图
[4] Python + matplotlib更改纵横坐标刻度颜色
[5] Python绘图总结(Matplotlib篇)之坐标轴及刻度

Original: https://blog.csdn.net/zds13257177985/article/details/124366300
Author: 大风起兮d
Title: python绘图——坐标轴

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Title: MySQL远程连接、用户授权

mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(“localhost”,”test”,password(“1234”));

这样就创建了一个名为：test 密码为：1234 的用户。

注意：此处的”localhost”，是指该用户只能在本地登录，不能在另外一台机器上远程登录。如果想远程登录的话，将”localhost”改为”%”，表示在任何一台电脑上都可以登录。也可以指定某台机器（例如192.168.1.10），或某个网段（例如192.168.1.%）可以远程登录。

授权格式：grant 权限 on 数据库.* to 用户名@登录主机 identified by “密码”;

2.1 首先为用户创建一个数据库(testDB)：

mysql>create database testDB;

2.2 授权test用户拥有testDB数据库的所有权限（某个数据库的所有权限）：

mysql>grant all privileges on testDB.* to test@localhost identified by ‘1234’;

mysql>flush privileges;//刷新系统权限表，即时生效

2.3 如果想指定某库的部分权限给某用户本地操作，可以这样来写:

mysql>grant select,update on testDB.* to test@localhost identified by ‘1234’;

mysql>flush privileges;

2.4 授权test用户拥有所有数据库的某些权限的远程操作：

mysql>grant select,delete,update,create,drop on . to test@”%” identified by “1234”;

test用户对所有数据库都有select,delete,update,create,drop 权限。

2.5 查看用户所授予的权限：

mysql> show grants for test@localhost;

mysql>Delete FROM user Where User=’test’ and Host=’localhost’;

mysql>flush privileges;

删除账户及权限：>drop user 用户名@’%’;

drop user 用户名@ localhost;

mysql>update mysql.user set password=password(‘新密码’) where User=”test” and Host=”localhost”;

mysql>flush privileges;

revoke 跟 grant 的语法差不多，只需要把关键字 “to” 换成 “from” 即可：

mysql>grant all on . to dba@localhost;

mysql>revoke all on . from dba@localhost;

6.1 grant, revoke 用户权限后，该用户只有重新连接 MySQL 数据库，权限才能生效。

6.2. 如果想让授权的用户，也可以将这些权限 grant 给其他用户，需要选项 “grant option”

mysql>grant select on testdb.* to dba@localhost with grant option;

mysql>grant select on testdb.* to dba@localhost with grant option;

这个特性一般用不到。实际中，数据库权限最好由 DBA 来统一管理。

补充：

mysql授权表共有5个表：user、db、host、tables_priv和columns_priv。

授权表的内容有如下用途：
user表
user表列出可以连接服务器的用户及其口令，并且它指定他们有哪种全局（超级用户）权限。在user表启用的任何权限均是全局权限，并适用于所有数据库。例如，如果你启用了DELETE权限，在这里列出的用户可以从任何表中删除记录，所以在你这样做之前要认真考虑。

db表
db表列出数据库，而用户有权限访问它们。在这里指定的权限适用于一个数据库中的所有表。

host表
host表与db表结合使用在一个较好层次上控制特定主机对数据库的访问权限，这可能比单独使用db好些。这个表不受GRANT和REVOKE语句的影响，所以，你可能发觉你根本不是用它。

tables_priv表
tables_priv表指定表级权限，在这里指定的一个权限适用于一个表的所有列。

columns_priv表
columns_priv表指定列级权限。这里指定的权限适用于一个表的特定列

Original: https://www.cnblogs.com/48xz/p/16166962.html
Author: HammerZe
Title: MySQL远程连接、用户授权

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