如何绘制EN分布图？

一、如何绘制EN分布图？

EN曲线其实是2条曲线，一个是EN（单一订单的品项数），一个是GN（总品项数，也就是所有EN的累加值）

二、python绘制词云图步骤？

生成词云图的基本步骤如下：

1. 安装所需库：需要安装Python的wordcloud、matplotlib、numpy库。

2. 导入所需库：导入wordcloud、matplotlib、numpy库。

```

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

```

3. 读取文本文件中的内容：使用Python的open函数读取文本文件中的内容。

```

file = open("text.txt", "r", encoding="utf-8")

text = file.read()

```

4. 生成词云图：使用wordcloud库中的WordCloud函数生成词云图，设置词云图的颜色、形状等参数。

```

wc = WordCloud(

background_color="white", # 颜色设置为白色

width=1000,height=800, # 图片大小

margin=2, # 边界宽度

prefer_horizontal=0.9, # 水平比例

max_words=500, # 最大词数

max_font_size=150, # 字体最大值

random_state=50 # 随机种子

).generate(text)

```

5. 显示词云图：将生成的词云图显示在画布上。

```

plt.figure(figsize=(12,8))

plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')

plt.axis("off")

plt.show()

```

词云图需要使用一个文本文件，包含需要生成的词汇。可以通过复制粘贴或者使用Python的requests库将网页内容获取到一个文本文件中。建议在生成词云之前，对文本内容进行清理和分词，以提高生成的质量和效果。

三、python如何绘制流场？

要绘制流场，可以使用Python中的matplotlib库。首先，通过numpy库生成二维网格，并为每个网格点计算流场的速度矢量，将速度分量存储在两个独立的数组中。

然后，使用matplotlib.pyplot中的quiver函数，将速度矢量作为参数传递给该函数，将流场绘制在二维网格上。

quiver函数会根据速度矢量的大小和方向在每个网格点上绘制箭头。

最后，使用plt.show()函数显示绘制出的流场图。

四、面积区域分布图如何绘制？

素材：对象地区底图（应清晰表达各分区轮廓）、对应各分区人口数据； （如要制作包含人口密度的图形，还需要各分区对应面积数据）。 制作方法：在Arcview3.3操作界面下导入底图，新建面图层(new shape __polygon),命名保存； 在可编辑状态下，利用绘图工具对各个分区进行边界矢量化，注意边跟踪边保存； 生成对象属性表格，新建栏，分别导入各对象（即各分区）名称、人口数据，注意与源数据映射关系； 在可编辑状态下，导入数据对应色彩分级（亦可根据需要调整，生成柱状图或者饼状图），保存； 设置比例尺，编辑图例，导出图形，注意导出路径及图形格式。 这样一幅人口分布专题图就制作完毕。 若要生成人口密度分布图，只需在属性表格增加栏，导入各分区对应面积，运用函数工具，用人口数据比面积数据，及生成人口密度数据，导入数据对应色彩分级，其余步骤同上。

五、python绘制函数图像详细步骤？

要绘制函数图像，首先需要导入matplotlib库。然后，定义函数并选择要绘制的x范围。

接下来，使用numpy库生成一组x值，并将其传递给函数以获得对应的y值。

最后，使用matplotlib的plot函数将x和y值绘制出来。可以通过设置标题、坐标轴标签和图例来美化图像。

最后，使用show函数显示图像。这些步骤可以帮助你绘制函数图像。

六、如何用python绘制通信的星座图？

如果你有点通信背景知识，星座图其实就是将二进制bit 调制为IQ符号，以便提高信道得传输效率。

只要思路正确，其实用什么语言实现都很简单。

_16QAM ={"00" : 0.4472,
         "01" : 1.3416,
         "10" :-0.4472,
         "11" :-1.3416}
sendbit = "10101110101011100110101110101010101"
send_I  = [-0.4472,-1.3416 .. . ..]
send_Q  = [-0.4472, 1.3416 .. . ..]  

上图红线为能量,(QPSK简单起见，选了1为边，所以平均能量为2，当然你也可以选择归一化能量为1，边就是0.707)，这里选的是归一化能量为2，后面才会有0.4472，1.3416这些值，这个只要你保证归一化能量一致就可以。

QPSK： 能量为(1^2 + 1^2)/1 = 2

16QAM：((0.4472^2+0.4472^2) + (0.4472^2+1.3416^2) *2 +(1.3416^2+1.3416^2))/4=2

绘图有现成得matplotlib，具体用法网上有把得使用说明。

还有numpy 不得不提，处理矩阵非常方便，用起来和Matlab一样方便。

如果你想写的专业通用有点，就需要包含定点化，面相对象封装。

class QAM(object):
    # Uplink   : BPSK  4PAM  8PAM
    # Downlink : QPSK  16QAM 64QAM
    _QPSK  ={"0" : 1     ,
             "1" :-1     }

    _16QAM ={"00" : 0.4472,
             "01" : 1.3416,
             "10" :-0.4472,
             "11" :-1.3416}

    _64QAM ={"000": 0.6547,
             "001": 0.2182,
             "010": 1.0911,
             "011": 1.5275,
             "100":-0.6547,
             "101":-0.2182,
             "110":-1.0911,
             "111":-1.5275}

    _sum  = {"QPSK":[_QPSK ,1,1],
             "BPSK":[_QPSK ,1,0],
            "16QAM":[_16QAM,2,1],
            "4PAM" :[_16QAM,2,0],
            "64QAM":[_64QAM,3,1],
            "8PAM" :[_64QAM,3,0]}

    def __init__(self,name="qpsk",quantizer=Quantizer(10,1,1)):
        self.name = name
        self.qt   = quantizer
        self.map  = QAM._sum[self.name.upper()][0]
        self.nbit = QAM._sum[self.name.upper()][1]
        self.is_dl= QAM._sum[self.name.upper()][2]

这是一个通用得QAM 调制类，其他代码就太长不贴了。最后贴一张matplotlib画的星座图。

分别是信源扩频+调制，加扰，解扰，解扩后的星座图

注！：很多能量归一化都没有做，只是一个简单的示意，跟实际的通信处理节点还是有差别的。

七、怎么绘制小区楼栋分布图？

其实不需要很详细，小区分布图的目的是为了让人一目了然的知道小区的概况。所以绘制分布图，只要标注其地理位置，如某某路和某某路交叉口，然后还要有一个第三参照物，比如现代公寓位于丹溪路和城中西路交叉口，对面为锦都酒店...其次是记录小区的周边设施，交通状况，绿化环境，入住率，建造年代，栋数，楼房结构，新旧程度。这样对一个小区就能有一个准确的认知，要像别人介绍时方能心中有数。

八、频率分布直方图的绘制步骤？

1．找出所有数据中的最大值和最小值，并算出它们的差（极差）。

2．决定组距和组数。

3．确定分点。

4．将数据以表格的形式列出来。（列出频率分布）

5．画频数分布直方图（横坐标为样本资料、纵坐标是样本频率除以组距）。

与频率分布直方图相关的一种图为折线图。我们可以在直方图的基础上来画，先取直方图各矩形上边的中点，然后在横轴上取两个频数为0的点，这两点分别与直方图左右两端的两个长方形的组中值相距一个组距，将这些点用线段依次联结起来，就得到了频数分布折线直方图。

九、累积频率直方图如何绘制？

绘制累积频率直方图的方法为：

首先，将全部数据计算出现频率，然后按照频率从小到大排序，接着将每个频率依次相加得到累积频率，最后按照累积频率绘制直方图。

这种绘图方式可以有效地展示数据的分布情况和数据集中的程度，是统计学中常用的方法之一。

如果需要绘制累积频率直方图，可以使用统计软件或者编程语言进行绘制。

例如，可以使用R语言中的ggplot2包实现直方图的绘制，代码如下：```{r}library(ggplot2)#生成随机数据set.seed(123)data <- rnorm(1000)#计算频率与累积频率freq <- hist(data, breaks = 20, plot = FALSE)$densitycum.freq <- cumsum(freq)df <- data.frame(x = round(seq(min(data), max(data), length.out = 20), 2), freq = freq, cum.freq = cum.freq)#绘制累积频率直方图ggplot(df, aes(x, cum.freq)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x = "data", y = "Cumulative Frequency")```以上代码将生成一个包含累积频率直方图的图形输出，可以根据需要进行调整和美化。

十、python图形绘制的学习心得？

我只做过简单的图形绘制，而且还是跟着老师学的，比较容易上手