Создание графика в Visio — Служба поддержки Майкрософт
Visio
Схемы
Бизнес-диаграммы
Бизнес-диаграммы
Создание графика в Visio
Visio Online (план 2) Microsoft Visio профессиональный 2021 Microsoft Visio стандартный 2021 Visio профессиональный 2019 Visio стандартный 2019 Visio профессиональный 2016 Visio стандартный 2016 Visio профессиональный 2013 Visio 2013 Visio премиум 2010 Visio 2010 Visio стандартный 2010 Visio 2007 Visio Стандартный 2007 Еще…Меньше
График показывает, как две части данных различаются по отношению друг к другу. Например, график может показать, как изменились затраты на отправку за пять лет и как изменилась численность населения в загонах или сжмега по мере изменения температуры.
Запустите приложение Visio.
В Visio 2013 и более новых версиях: под кнопкой поиска нажмите кнопку Бизнес-> Диаграммы и графики > Создать.
В Visio 2010: вкатегории шаблонов выберите бизнес> диаграммы и графики >создать.
Из области Фигурыдля диаграмм перетащите фигуру График на страницу, а затем выберите нужное количество точек данных.
Совет: Чтобы изменить количество точек данных позже, щелкните график правой кнопкой мыши, выберите установить число точек данных ,а затем выберите нужное число.
Установите длину оси x и оси Y, а затем добавьте подписи значений и имен для точек на каждой оси:
-
Навести указатель на в конце оси x, а затем перетащите его до нужной длины.
-
Повторите шаг 1 для оси y.
-
Чтобы увеличить масштаб, щелкните график, удерживая нажатой кнопку CTRL+SHIFT.
org/ListItem»>
Из области Фигуры длядиаграмм перетащите фигуру подписи оси Y на страницу чертежа. Выровнейте ее по оси x и y, чтобы ее горизонтальная линия была смыла с осью x.
Выровнив фигуру подписи оси Y, нажмите CTRL+D, чтобы создать копию. Расположить вторую метку в верхней части оси y, чтобы ее горизонтальная линия была смыла с самым высоким значением.
Совет: Чтобы сдружить фигуру в нужное положение, вы выберите ее и нажмите клавишу со стрелкой, которая представляет нужное направление.
Повторите эти процедуры, чтобы создать подписи для дополнительных значений на оси y.
Выберите каждую фигуру подписи и введите значение или имя, соответствующее положению фигуры на оси.
Повторите шаги 4–7 с помощью фигур подписей оси X и расположите их вдоль оси x.
Совет: Чтобы между подписями значений было достаточно простого пространства, вы можете выбрать все подписи вдоль оси. В меню Фигура выберите пункт
Перетащите связанный с каждой точкой данных контрольный лад на соответствующее значение на оси y.
Добавляйте примечания, чтобы пояснить значения или их изменения.
-
Из области Фигурыдля диаграмм перетащите на страницу рисунка одновидовую или двухуголовую фигуру со словом, горизонтальную вытаскивку или фигуру примечания.
-
Выобрав фигуру, введите нужный текст.
-
Перетащите control handle или конечную точку в конце указателя, чтобы изменить длину или направление указателя.
Чтобы добавить название к графику, перетащите фигуру Блок текста из области Фигуры диаграммы на страницу документа. Выбирая блок текста, введите заголовок.
Совет: Если вы хотите выделить точки данных на графике, используйте фигуры линия Graph и Точка данных на
python — Построить график для функции 2 переменных
Вопрос задан
Изменён 4 месяца назад
Просмотрен 182 раза
Всем привет! Возникла задача построить распределение интенсивности излучения лазера на плоскости. Соответственно есть координаты на этой плоскости и значение интенсивности в этих точках. Хочется на графике видеть в каких точках плоскости интенсивность большая, в каких маленькая и т. д. в общем просто видеть распределение этой интенсивности. Функция зависимости интенсивности от координат плоскости имеется, нужно визуализировать. Подскажите пожалуйста как это можно сделать в Python
- python
- python-3.x
- графика
- graph
1
пример из документации
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid') # make data X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 256), np.linspace(-3, 3, 256)) Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2) levels = np.linspace(Z.min(), Z.max(), 7) # plot fig, ax = plt.subplots() ax.contourf(X, Y, Z, levels=levels) plt.show()
2
Из той же серии графиков от matplotlib:
import numpy as np import matplotlib.pylab as plt x = np.arange(-5, 5, 0.25) y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np. meshgrid(x, y) r = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(r) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10)) ax.pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu', vmin=-5, vmax=1) plt.show()
1
Хочу еще добавить, что можно строить и в 3d, для удобства просмотра. Расписал все подробно
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Задаем значения x, y, z # Я визуализирую функцию eggholder X, Y = np.meshgrid([i for i in range(-512, 512)], [i for i in range(-512, 512)]) Z = -(X+47)*np.sin(np.sqrt(abs(X/2 + (Y+47)))) - X*np.sin(np.sqrt(abs(X - (Y+47)))) # Задаем пространство fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') # Название нашего объекта --необязательно ax.set_title('Eggholder') # Кладем фигуру в пространство с наложенным скином ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='inferno') # Смотрим, что вышло plt.show()
Выходит вот такое вот
1
Зарегистрируйтесь или войдите
Регистрация через Google
Регистрация через Facebook
Регистрация через почту
Отправить без регистрации
Почта
Необходима, но никому не показывается
Отправить без регистрации
Почта
Необходима, но никому не показывается
Нажимая на кнопку «Отправить ответ», вы соглашаетесь с нашими пользовательским соглашением, политикой конфиденциальности и политикой о куки
Q2 Нарисуйте график для следующего: i Это линейный график ii Это линейный график.
..Перейти к
- Упражнение 15.1
- Упражнение 15.2
- Упражнение 15.3
- Рациональное число
- Линейные уравнения с одной переменной
- Понимание четырехугольников
- Практическая геометрия
- Обработка данных
- Квадраты и квадратные корни
- Кубы и кубические корни
- Сравнение количеств
- Алгебраические выражения и тождества
- Визуализация твердых фигур
- Измерение
- Показатели и силы
- Прямые и обратные пропорции
- Факторизация
- Введение в графики
- Игра с числами
Главная > Решения НЦЭРТ Класс 8 Математика > Глава 15. Введение в графы > Упражнение 15.3 > Вопрос 3
Вопрос 3 Упражнение 15.3
В2) Нарисуйте график для следующего.
(i)
Это линейный график?
(ii)
Это линейный график?
Ответ:
Решение:
(i) Да, это линейный граф.
(ii) Нет, это нелинейный график, поскольку на нем нет прямой линии.
Связанные вопросы
Q1) Нарисуйте графики для следующих таблиц значений с подходящими масштабами по осям. (a) Стоимость…
Нарисуйте графики для следующих таблиц значений с подходящими масштабами по осям. (i) Сколько разн…
Нарисуйте график для следующего:
Фейсбук WhatsApp
Копировать ссылку
Было ли это полезно?
Упражнения
Упражнение 15. 1
Упражнение 15.2
Упражнение 15,3
Главы
Рациональные номера
Линейные уравнения в одной переменной
Понимание четырехсторонних по четырехугольникам
Практическая геометрия
Обработка данных
Перегородки и квадратные корты
кубики и Cube Roots
Compares и квадратные корни
кубики и Cube Roots
Compares
. и тождества
Визуализация объемных фигур
Измерение
Экспоненты и степени
Прямые и обратные пропорции
Факторизация
Введение в графики
Игра с числами
Курсы
Быстрые ссылки
Условия и политика
Условия и политика
2022 © Quality Tutorials Pvt Ltd Все права защищены
Основы рисования | Руководство NetworkX
Методы рисования
Вы можете нарисовать график, используя два метода рисования: draw()
и draw_networkx()
. С ничья()
вы можете нарисовать простой график без меток узлов или меток ребер и с использованием полной области рисунка Matplotlib и без меток осей по умолчанию, а draw_networkx()
позволяет определить дополнительные параметры и настроить график.
Допустим, мы определили полный двудольный граф, как показано ниже: метод, мы используем следующий код:
nx.draw(K33)
plt.show()
Вывод:
С другой стороны, если мы используем метод draw_networkx()
, нам нужно запустить следующий код для параметров по умолчанию :
nx.draw_networkx(K33)
plt.show()
Вывод:
Макеты
Компоновка графика будет определять положение узла для вашего графика. В NetworkX есть куча предопределенных макетов. По умолчанию один называется spring_layout()
, который перемещает узлы, используя алгоритм Фрухтермана-Рейнгольда, направленный силой.
Давайте продемонстрируем основное использование макетов графа на простом примере графа.
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as pltG = nx.dodecahedral_graph()
nx.draw(G)
plt.show()
Spring_layout() будет использоваться.
Если мы хотим нарисовать тот же график с shell_layout()
, который размещает узлы в концентрических окружностях, мы будем использовать следующий код:
nx.draw(G, pos=nx.shell_layout(G))
plt.show()
Для Spiral_layout()
run:
nx.draw(G, pos=nx.spiral_layout(G))
plt.show()
Вот как выглядят эти три макета:
точные положения узлов вместо использования предопределенных макетов. Для этого вам нужно определить словарь с узлами в качестве ключей и позициями в качестве значений.
Пример
- Код Python
- Выход
Import Networkx AS NX
Импорт Matplotlib. pyplot As PLTk33 = NX.complete_bipartite_graph (3, 3)
k33 = nx.complete_bipartite_. ], 1: [0, 1], 2: [1, 1], 3: [-1, -1], 4: [0, -1], 5: [1, -1]}
ax = plt .figure().gca()
ax.set_axis_off()
options = {"node_size": 300, "node_color": "красный"}
nx.draw_networkx(K33, position, with_labels=False, **options)
plt.show()
Стиль графика
Существует множество вариантов стиля, позволяющих настроить график. Например, вы можете определить цвета узлов, нарисовать метки узлов и ребер, изменить размер шрифта и т. д. Ниже вы можете посмотреть простой пример оформления графика.
- Входной файл
- Код Python
- Выход
Допустим, мы хотим прочитать график из следующего файла graph. gaphml
:
< key for="node" attr.name="followers" attr.type="int" />
< key for="node" attr.name="age" attr.type="int" />
Person
Джон Доу
40
CreditCard
Visa
False
Магазин
Walmart data>
Категория
Продовольственный магазин
Pos
False
Транзакция
False
SocialMedia
john_doe
2000
ВЛАДЕЛЬЦА
HAS_ACCOUNT
edge>
HAS_TRANSACTION
IS_OF_CATEGORY
HAS_POS_DEVICE
TRANSACTION_AT
Другие примеры
Вот пример того, как нарисовать простой график:
- Код Python
- Вывод
import matplotlib. pyplot as plt
import networkx as nxG = nx.9t5pl0_graph .subplot(121)
nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='жирный', node_color='оранжевый')
plt.subplot(122)nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], with_labels=True, font_weight='bold', node_color='orange')
plt .show()
Вот некоторые другие параметры для рисования графиков:
- Код Python
- Вывод
',
'node_size': 100,
'ширина': 3,
}G = nx.petersen_graph()
plt.subplot(221)
nx.draw_random(G, **опции)plt.subplot(222)
nx.draw_circular(G, **опции)plt.subplot(223)
nx.drawspectral (G, **опции)plt.subplot(224)
nx.draw_shell(G, nlist=[диапазон(5,10), диапазон(5)], **опции)plt.show()
Полезные советы
Как рисовать ориентированные графы с помощью NetworkX в Python?
мы можем нарисовать ориентированный граф со стрелками, указывающими направление ребер.
- Код Python
- Вывод
импортировать networkx как nx
импортировать matplotlib.pyplot как plt ', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
('B', 'H'), (' B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])nx.draw(G)
plt.show()
Как нарисовать график NetworkX с метками?
Если вы хотите, чтобы метки узлов были видны на вашем чертеже, просто добавьте with_labels=True
для вызова nx.draw
.
- Код Python
- Вывод
импортировать networkx как nx
импортировать matplotlib.pyplot как plt with_labels = True)plt.show()
Как изменить цвет и ширину ребер в графах NetworkX в соответствии с атрибутами ребер? 3.
7+ они поддерживают порядок вставки. Вы можете использовать Функция nx.get_edge_attributes()
для получения атрибутов края. Для каждого прогона у нас гарантированно будет один и тот же порядок ребер.- Код Python
- Вывод
импортировать networkx как nx
импортировать matplotlib.pyplot как pltG = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2, color='r', weight=55)
G.add_edge(2, 3, цвет='b', вес=5)
G.add_edge(3, 4, цвет='g', вес=7)pos = nx.circular_layout(G)
цвета = nx.get_edge_attributes(G,'color').values()
weights = nx.get_edge_attributes(G,'weight').values()nx.draw(G, pos, edge_color=colors, width=list(weights))
plt.show()
Как раскрашивать узлы на графиках NetworkX?
Вам необходимо определить цветовую карту, которая назначает цвет каждому узлу. Например, если нужно покрасить первые 15 узлов графа в оранжевый
, а остальные в синий
, тогда код будет таким:
- Код Python
- Вывод
импортировать networkx как nx
импортировать matplotlib.pyplot как pltG = nx.karate_club_graph()
color_map = []
для узла в G:
, если узел < 15:
color_map.append('orange')
еще:
color_map.append('blue')nx.draw(G, node_color=color_map, with_labels=True)
plt.show()
Как раскрасить узлы на графиках NetworkX в соответствии с их атрибутами?
Вам необходимо определить карту цветов, которая назначает цвет каждому узлу.
- Код Python
- Вывод
импортировать networkx как nx
импортировать matplotlib.
Ваш комментарий будет первым