本文目录一览：
- 〖壹〗、lr直方图怎么看及调整
- 〖贰〗、Python如何运用matplotlib库绘制3D图形
- 〖叁〗、温度直方图的绘制过程
- 〖肆〗、47.Python编程:matplotlib详解
lr直方图怎么看及调整
〖壹〗、在LR（Lightroom）中拉曲线的方法及要点如下：基本概念 在LR中，曲线是一种强大的调整工具，它基于直方图进行操作。直方图的左边代表暗部，右边代表亮部，通过拉动曲线，可以调整照片中的明暗信息，从而达到所需的视觉效果。
〖贰〗、修改前勾选为修改前的状态，预览就是原图和最终打样预览效果的对比了。为了方便观察我们可以创建打样副本，点击直方图下面的创建打样副本，或者在调整图像时弹出提示时创建打样副本 看工具栏修改前又多了2个选项。
〖叁〗、在Lightroom（LR）中拉曲线的方法如下：理解曲线的基本原理 曲线工具是基于直方图进行调整的，直方图的左边代表暗部，右边代表亮部。通过拉动曲线，可以调整照片中的明暗信息，使照片达到理想的视觉效果。进入曲线调整界面 打开Lightroom软件，并导入需要调整的照片。
〖肆〗、用Adobe Lightroom打开照片点击“导入”在Adobe Lightroom中导入需要编辑的照片。导入完成后，选择“修改照片”选项，为后续编辑做准备。调整照片基本设置：进入“基本”设置面板，调整颜色和曝光。若照片曝光量低，可通过移动曝光量滑块减少曝光，也可滑动顶部“直方图”来减少曝光。
〖伍〗、LR后期调色基本面板调整顺序为：曝光-高光-阴影-白色色阶-黑色色阶-对比度-清晰度-鲜艳度-饱和度-白平衡，各参数具体介绍如下：曝光：主要影响整张照片的亮度。
Python如何运用matplotlib库绘制3D图形
〖壹〗、python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。
〖贰〗、Matplotlib：这是 Python 最常用的绘图库之一，支持三维图形的绘制。通过 mpl_toolkits.mplot3d 模块，可以轻松创建三维散点图、曲面图、线框图等。
〖叁〗、Himmelblau函数图形绘制方法一：静态图形绘制使用Python的Matplotlib库可以绘制Himmelblau函数的三维静态图形。
温度直方图的绘制过程
〖壹〗、气候直方图的绘制方法（含气温与降水数据）绘制坐标轴 横坐标轴：按月份平均分为12段，依次标注1月至12月。纵坐标轴：右侧纵轴标注气温刻度，按相等的温度差划分（如每5℃为一档），单位为“℃”。左侧纵轴标注降水刻度（若需展示降水数据），按相等的降水差划分（如每50毫米为一档），单位为“毫米”。
〖贰〗、在厘米方格计算纸上，首先 选定直方图的坐标。一般用横坐标表示时段，这里时段的长度就是各月的实际天数，取方格纸上1毫米（即1小格）代表 1天。用纵坐标表示相应时段里的各月平均温度，取1毫米代表0.1℃。在坐标比例确定后，便可着手点绘温度直方块。
〖叁〗、选择图表类型：气候直方图通常使用柱状图或条形图来展示每个月的降水量，折线图来展示温度变化。 创建坐标轴：在图表上创建两个坐标轴，一个用于降水量（通常是y轴），另一个用于月份（通常是x轴）。 绘制柱状图：对于每个月，根据降水量数据绘制柱状图。
〖肆〗、打开包含有源数据的Excel表格，选择表格内容，然后点击【插入】选项卡，然后点击直方图图标，选择第一个图标。此时，在表格中就会出现一个初步的直方图。02 点击直方图，鼠标右击，从跳出对话框选择【添加数据标签】，然后在跳出的右侧次级对话框中点击【添加数据标签】。
〖伍〗、异常值处理若直方图显示明显异常值，需结合业务逻辑判断是否剔除或保留（如数据录入错误需修正，真实极端值需保留）。工具实现 Python：使用matplotlib.pyplot.hist（）或seaborn.histplot（）绘制。R：使用hist（）函数或ggplot2包。Excel：通过“数据分析”工具中的“直方图”选项生成。
〖陆〗、处理连续数据的唯一工具：柱状图无法直接分析连续型数据（如温度、时间），而直方图通过分组能清晰呈现分布规律。揭示数据内在结构：直方图可帮助发现数据的集中趋势（如平均值附近的数据密度）、离散程度（如数据是否分散）或异常值（如极端高/低值）。
47.Python编程:matplotlib详解
〖壹〗、matplotlib详解：matplotlib概述 matplotlib是Python中一个强大的2D绘图库，能生成高质量的图形，支持多种输出格式和交互环境。 它的目标在于简化绘图过程，即使是复杂的图表，也能通过寥寥几行代码轻松实现。安装与导入 安装matplotlib前，需确保numpy库已安装。
〖贰〗、在Python编程中，当需要直观呈现数据时，matplotlib是一个不可或缺的工具。它被官方定义为一个强大的2D绘图库，能生成高质量的图形，支持各种输出格式和交互环境。它的目标在于简化绘图过程，即使是复杂的图表，也能通过寥寥几行代码轻松实现，如绘制图、直方图、谱图等。
〖叁〗、使用Python的Matplotlib库画图是一个常见的需求，它可以帮助你创建各种静态、动态或交互式的可视化图表。以下是一个基本的Matplotlib画图示例，以及一些关键步骤和概念的说明。基本步骤导入必要的库：matplotlib.pyplot：用于绘图。numpy：用于数值计算，如生成数据、数学运算等。
〖肆〗、Matplotlib是用于创建静态、动态和交互式可视化的Python库，以下是其用法介绍：安装与导入：使用pip install matplotlib安装，导入时一般使用import matplotlib.pyplot as plt。基本绘图：折线图：通过plt.plot（x， y）绘制，如x = [1， 2， 3]； y = [2， 3， 5]； plt.plot（x， y）。
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