python绘制奥运五环图_python画奥运五环代码turtle

python绘制奥运五环图_python画奥运五环代码turtle

       大家好，今天我想和大家分享一下我对“python绘制奥运五环图”的理解。为了让大家更深入地了解这个问题，我将相关资料进行了整理，现在就让我们一起来探讨吧。

1.python可视化数据分析常用大集合（收藏）

2.如何用python绘制简单条形图？

3.Python科学计算常用的工具包有哪些?

4.求教python中的turtle

5.使用 Python 地图绘制工具 -- folium 全攻略

6.python语言，利用递归绘制彩色四阶五边形科赫雪花,并上传代码和科赫雪花效果图？

python可视化数据分析常用大集合（收藏）

       python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！

        以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

        一、折线图

        折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势

        Matplotlib

        plt.plot(x,?y)

        plt.show()

        Seaborn

       df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

        sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

        plt.show()

        二、直方图

        直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值

        Matplotlib

        Seaborn

        三、垂直条形图

        条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。

        Matplotlib

        Seaborn

        1plt.show()

        四、水平条形图

        五、饼图

        六、箱线图

        箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

        可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

        Matplotlib

        Seaborn

        七、热力图

        力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。

        通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多

        八、散点图

        散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

        Matplotlib

        Seaborn

        九、蜘蛛图

        蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见

        十、二元变量分布

        二元变量分布可以看两个变量之间的关系

        十一、面积图

        面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

        堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。

        十二、六边形图

        六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。

        原文至：/toutiao/16894.html

如何用python绘制简单条形图？

       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')

Python科学计算常用的工具包有哪些?

       如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。

       条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。

       那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？

       当！当！当！就是下图的这个样子：

       图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：

       实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：

       由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。

       按照条形长短进行排序展示的条形图

       当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？

       当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！

       把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。

       先看一眼数据长什么样子：

       根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：

       很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？

       理解plt.bar()主要参数

       其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。

       通过一个小例子理解下这几个参数的作用：

       上边的几行代码输出的图形如下：

       对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？

       横向条形图

       理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！

       需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。

       温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！

       上述代码生成的条形图如下：

       感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？

       当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！

       不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。

       plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：

       y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：

       效果图：

       和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。

       然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！

求教python中的turtle

       1、 NumPy

       NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

       2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python

        SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。?-引用自?Python机器学习库?

       3、 Matplotlib

       matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。

       关于Python科学计算常用的工具包有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

使用 Python 地图绘制工具 -- folium 全攻略

       海龟库（turtle）

       海龟库 (turtle) 是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。

       海龟库积木盒有点类似Kitten创作工具的画笔和动作积木盒的结合体，可以绘制、控制画笔移动，大家使用一下就可以体会了哦。

       海龟图的窗口坐标系同Kitten舞台类似，小窗口的情况下，海龟图高和宽是固定400像素。全屏的海龟图和浏览器本身的尺寸有关。

       请点击输入描述

       请点击输入描述

       海龟图和math库、random库一样，需要先导入库?import turtle，才可以使用库中的函数。使用海龟库中的函数，你可以画出各种有趣的图形。

python语言，利用递归绘制彩色四阶五边形科赫雪花,并上传代码和科赫雪花效果图？

        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实现50个常见可视化图

       import random

       import turtle

       def random_color():

        rgbl=[255,0,0]

        random.shuffle(rgbl)

        return tuple(rgbl)

       def koch(size,n):

        if n==0:

        turtle.fd(size)

        else:

        for angle in [0,60,-120,60]:

        cc = random_color()

        turtle.pencolor(cc[0], cc[1], cc[2])

        turtle.left(angle)

        koch(size/3,n-1)

       def main():

        turtle.colormode(255)

        turtle.setup(600,600)

        turtle.penup()

        turtle.goto(-200,100)

        turtle.pendown()

        turtle.pensize(2)

        level=4 #4阶科赫雪花，阶数

        koch(400,level)

        turtle.right(120)

        koch(400,level)

        turtle.right(120)

        koch(400,level)

        turtle.hideturtle()

        turtle.done()

       main()

       效果如图：

canvas制作海报-如何用python画五一海报

        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

       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。

       好了，关于“python绘制奥运五环图”的话题就讲到这里了。希望大家能够通过我的讲解对“python绘制奥运五环图”有更全面、深入的了解，并且能够在今后的工作中更好地运用所学知识。