linux下运行画图程序，出现这种情况，求解

是你装matplotlib的linux机器是命令行模式的，没有界面，执行画图程序d出的图要在界面上显示，没有界面所以没法显示，换台有界面的机器就ok了，或者修改机器为界面启动模式，但一定要记住要在界面上执行，在类似xshell的客户端执行不行。这个问题困扰我好长时间了但今天终于解决了，真是高兴，希望能帮到更多的人。

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急

当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了： >

导语有时候有些事情，我们无法用言语清晰的表达，我们可以通过图表。文不如表，表不如图。所以，可视化是数据分析中最重要的任务之一。python中有很多可视化的工具包，这篇文章主要围绕Matplotlib，需要的小伙伴可以做个参考。

Matplotlib 官方定义：Matplotlib是一个综合库，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。

导入相关包， 测试数据是阿里的双十二用户行为 ，绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。

图表说明：双十二期间，pv和uv访问量达到峰值，并且可以发现，uv和pv两个访问量数值差距比较大，同时，因为数据集总人数大约是10000人左右，因此，通过uv值可以分析出双十二期间淘宝用户的日活跃大概是45%浮动。

测试数据是饭店的综合评分，综合评分，口味评分，环境评分，服务评分，人均价格，绘制散点图，观察人均价格和分别对口味评分、环境评分、服务评分的关系。

图表说明：通过观察散点的离散程度，人均价格和服务、环境的相关性更大一些。

图表说明：通过热力图颜色的渐变程度，在影响综合评分的因素中，环境评分和口味评分呈现高度相关，人均价格呈现中度相关，人均价格则呈现极低的相关性。

实现方法：pltpie(x,lables,autopct,shadow,startangle,colors,explode)

本篇文章主要归纳了Matplotlib的绘图方法，具体的使用还是要结合我们的业务数据。那么在企业中，可视化不仅仅能展现数据规律，挖掘有价值的信息；还可以监测数据异常指标；为建模提供一些想法，做一些预测等。

希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。

要画出椭圆抛物面，可以使用以下步骤：

1 确定椭圆抛物面的方程：椭圆抛物面的标准方程为 (x^2/a^2) + (y^2/b^2) = 2z/c，其中a、b和c分别是椭圆抛物面在x、y和z三个方向的半轴长度。

2 确定坐标系的范围和细分度：在画布上确定一个坐标系的范围，并确定每个坐标轴的最大值和最小值，以及两个相邻坐标点的距离（即坐标轴的细分度）。

3 计算每个点的坐标：从椭圆抛物面的方程中得到x、y和z的值，然后将它们映射到坐标系中的对应位置上。

4 绘制曲面：使用绘图软件（如Matplotlib等）绘制曲面。可以使用三角网格等方式对曲面进行细分，以便更好地呈现曲面的形态。

需要注意的是，椭圆抛物面是一个复杂的三维曲面，画出来需要有较多的数学基础和良好的绘图技巧。如果对这些不熟悉，建议参考一些相关的教程和示例来进行学习和实践。

ggplot 是 R 语言的主流作图包，语法结构优雅，参数可变，但是学习成本略略略高，传入的数据需要进行微小处理。

功能上是没有太大区别。但是像 pandas，seaborn，numpy 等模块的绘图功能都是调用的 matplotlib，因此，使用这个的话，也方便你在使用前面几个模块绘图的时候 DIY。

（个人感觉 ggplot 的绘图速度更快一点，精细度也更好。）

matplotlib 是 python 的特色模块，能实现的功能很多，做数据分析的图的话，seaborn、Gephi、Bokeh、pyecharts 这四个模块来绘图足矣。

作者：匿名用户

链接：>

以上就是关于linux下运行画图程序，出现这种情况，求解全部的内容，包括:linux下运行画图程序，出现这种情况，求解、Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）、数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！