python可以導出矢量圖嗎

1. sai怎麼導出矢量圖

新建鋼筆圖層，使用鋼筆作圖，就是矢量圖，可以任意調整線條大小，位置，還是很方便的。如果你想保存矢量格式那可以直接保存為.ai 或者.pdf .eps 這些都可以。導出的時候使用儲存而不是導出。
矢量圖，也稱為面向對象的圖像或繪圖圖像，在數學上定義為一系列由線連接的點。
矢量文件中的圖形元素稱為對象。每個對象都是一個自成一體的實體，它具有顏色、形狀、輪廓、大小和屏幕位置等屬性。

2. 導出矢量圖！

什麼格式的矢量圖？

3. python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

4. python pylab怎麼輸出矢量圖

一提到python繪圖，matplotlib是不得不提的python最著名的繪圖庫，它裡麵包含了類似matlab的一整套繪圖的API。因此，作為想要學習python繪圖的童鞋們就得在自己的python環境中安裝matplotlib庫了，安裝方式這里就不多講，方法有很多，給個參考的。
本文將在已安裝matplotlib的環境中教新手如何快速使用其中的介面進行繪圖操作，並展現一個非常直觀的繪圖例子，以及控制繪圖中的一些細節的方法。
既然繪圖要用matplotlib的包，並且我們也已經安裝了，那麼首先肯定是要引入這個包了： import matplotlib.pyplot as plt
當然也可以替換為引入pylab(是matplotlib的一個子包，非常適合於進行互動式繪圖，本文將以這個為例)： import pylab as pl
接下來，就是對具體數據進行繪圖了。比如我們要繪制一條y=x^2的曲線，可這樣寫代碼：
x = range(10) # 橫軸的數據
y = [i*i for i in x] # 縱軸的數據
pl.plot(x, y) # 調用pylab的plot函數繪制曲線
pl.show() # 顯示繪制出的圖

執行之後就可以看到繪制出來的圖了：
可以看到，要顯示一個圖非常簡單，只要有了兩個list作為輸入數據，先後調用plot和show函數就可以了。一定要記得只有調用了show之後才會顯示出來！只有plot是不行的！
在實際運用中，可能這樣一條簡單粗暴的線可能並不是我們想要的最好的結果，比如，想要在圖形上顯示原始數據點，很簡單，只要在plot函數中加上一個參數即可： pl.plot(x, y, 'ob-') # 顯示數據點，並用藍色(blue)實現繪制該圖形
這個參數用法比較靈活，可以從下面的值中組合選擇：

顏色（color 簡寫為 c）：
藍色： 'b' (blue)
綠色： 'g' (green)
紅色： 'r' (red)
藍綠色(墨綠色)： 'c' (cyan)
紅紫色(洋紅)： 'm' (magenta)
黃色： 'y' (yellow)
黑色： 'k' (black)
白色： 'w' (white)

線型（linestyle 簡寫為 ls）：
實線： '-'
虛線： '--'
虛點線： '-.'
點線： ':'
點： '.'

點型（標記marker）：
像素： ','
圓形： 'o'
上三角： '^'
下三角： 'v'
左三角： '<'
右三角： '>'
方形： 's'
加號： '+'
叉形： 'x'
棱形： 'D'
細棱形： 'd'
三腳架朝下： '1'（像'丫'）
三腳架朝上： '2'
三腳架朝左： '3'
三腳架朝右： '4'
六角形： 'h'
旋轉六角形： 'H'
五角形： 'p'
垂直線： '|'
水平線： '_'

線是調好了，可是還想加上橫縱坐標的說明呢？也很簡單，在調用show函數之前添加如下代碼:
pl.xlabel(u"我是橫軸")
pl.ylabel(u"我是縱軸")

效果如下：
這里一定要記住，傳遞的字元串一定要是Unicode編碼，如果是直接傳入字元串，形式如 u'這里是要寫的字元串' 即可。
現在就直觀多了吧，終於像一個正常的圖了，不過，還想再在圖里加個圖例該咋辦？也不難，繼續給plot傳參數：
pl.plot(x, y, 'ob-', label=u'y=x^2曲線圖') # 加上label參數添加圖例
pl.legend() # 讓圖例生效

這里也是一樣，label字元串參數務必加上u''聲明為unicode編碼，否則圖例將會添加失敗。效果圖如下：
oh，看到圖像上面光禿禿的，就好想給它加個標題： pl.title(u'圖像標題') # 字元串也需要是unicode編碼
有時候，我們的數據可能分布並沒有這么集中，比如我們想要對項目中的某些數據進行繪圖觀察時發現，大量數據聚集在0附近，而少量很大的數據會導致圖像顯示效果很不好，比如：
x = range(10)+[100]
y = [i*i for i in x]
pl.plot(x, y, 'ob-', label=u'y=x^2曲線圖')
這時，我們想要限制需要顯示的坐標范圍：
pl.xlim(-1, 11) # 限定橫軸的范圍
pl.ylim(-1, 110) # 限定縱軸的范圍

再上效果圖：
好了，到這里plot的常用繪圖用法就講完了，另外，如果需要在一幅圖中顯示多條線，可以在show函數調用前繼續調用plot函數，傳入需要繪制的數據和圖形顯示要求。
matplotlib是個非常好用的庫，不管是對於需要寫論文畫圖，還是數據調研中看數據相關性，都是一個得力助手。寫這篇文章的背景是我之前在項目中也使用這個做了一個特徵與結果之間的相關性調研中使用到了繪圖，就學習了一下，下面是對真實數據進行屏蔽改寫之後的一個很像的示意圖（感興趣的可以到我github中看源碼，本文的完整代碼及注釋也可在本鏈接只中找到）：

5. 【Python基礎】python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的最佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

6. 如何用python讀取arcgis中shapefile文件的屬性表可以輸出為excel格式嗎

如果你是想基於ArcGIS進行開發，想直接在程序中獲取矢量的屬性表的話，用arcpy.TableToTable_conversion()（10.2版本，後續版本是否有變化我不太清楚）
只是簡單的讀取的話，安裝python的pandas或者geopandas庫，直接read_file()就行了8
輸出excel的話可以用xlrd模塊；或者pandas里的to_csv()然後手動另存為excel（一般還是存成.csv比較好，畢竟方便python的讀取）

7. 如何在MATLAB中導出矢量圖

1、樓主的分享精神值得贊賞，但不得不說，樓主以及樓上對MTALAB如何導出矢量圖的理解還不夠深入。我剛好多年前對此有過研究，不妨也和兩位一起分享一下。

2、樓主所說的方法：

uimenufcn(gcf,'EditCopyFigure')

與直接使用菜單命令Edit --> Copy Figure在絕大多數情況下並沒有區別，事實上，該菜單回調函數大致如下（不同版本可能會有細微差別）：

if(ismac&&~isempty(get(hfig,'javaFrame')))
%getthefigurebitsintoanimage
%ToDo-usehardorprintinstead
data=getframe(hfig);
cda=data.cdata;
%puttheimageontotheclipboard
im=im2java(cda);
jm=javax.swing.ImageIcon(im);
im_obj=jm.getImage;
cb=java.awt.Toolkit.getDefaultToolkit.getSystemClipboard;
cb.setContents(com.mathworks.hg.util.ImageSelection(im_obj),[]);
%disp('triedtotoclipboard')
else
uimenufcn(hfig,'EditCopyFigure')
end

前面if分支的那一大堆代碼都是對於MAC平台的，對於多數使用Windows的朋友，就是後面else分支的那一句而已。

3、接下來，我重點要說的問題就是，上面的方法並不能保證導出的是矢量圖。這是因為，在上面說到的Copy Figure菜單後面，還有一個〖Copy Options...〗菜單，用於設置導出圖形的選項：

peaks;
set(findall(gcf,'type','surface'),'facealpha',0.4)
uimenufcn(gcf,'EditCopyFigure')

再貼到Word里看看，是不是矢量圖？

4、關於eps格式：很多學術期刊對圖片的要求是這種格式，但EPS格式在word中顯示並不正常（通常看起來比較粗糙，但如果轉換成pdf文件則能正常顯示）。這個問題我之前研究過，但並不深入，有些問題解決的也不徹底，就不多說了。