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没有太明白你的意思：依次连接我理解的是按照生成的顺序连接
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随机产生点用random模块
random().random()() 生成0至1之间的随机浮点数，结果大于等于0.0，小于1.0
random.randint(a,b) 生成1至5之间的随机整数，结果大于等于1，小于等于5，a必须小于等于b
random.choice(testlist)从testlist中随机挑选一个数，也可以是元组、字符串
划线函数可以用下面的
dc = wx.PaintDC(self)
dc.SetPen(wx.Pen('red',1))
dc.DrawLine(10, 0, 20, 100)
1、返回原点
home()
无参数，直接调用
2、画圆
circle(radius,extent,steps)
参数：radius 指定圆的半径，extent 绘制圆弧的夹角，steps 多边形变数不给默认值
3、画点
dot(size,color)
参数：size绘制点的直径值，color点的色彩
4、印章
stamp()
无参数
5、清除印章
clearstamp(stampid)清楚印章
clearstamps(n=None) 清楚多个印章
参数:stampid是调用stamp函数返回的ID值，n为None则删除全部印章，如果n0则删除前n个印章，n
我先假设你用的是python(虽然我感觉像是matlab)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y,'ro',label="point")
plt.legend()
plt.show()
这里legend可以显示图示
如果是matlab 你直接标legend=xxxx就行了 可以查一下用法
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。
初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：
首先提醒注意，以下两个函数的区别：
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面1
和
ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点1
1、绘制3D曲面图
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015
@author: Eddy_zheng
"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()1234567891011121314151617181920212223
效果展示：
2、绘制三维的散点图（通常用于表述一些数据点分布）
4a.mat 数据地址，找到4a.mat 下载即可:
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015
@author: Eddy_zheng
"""import scipy.io as sio
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt
mat1 = '4a.mat' #这是存放数据点的文件，需要它才可以画出来。上面有下载地址data = sio.loadmat(mat1)
m = data['data']
x,y,z = m[0],m[1],m[2]
ax=plt.subplot(111,projection='3d') #创建一个三维的绘图工程#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #绘制数据点ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')
ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')
ax.set_zlabel('Z') #坐标轴ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xlabel('X')
plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627
效果：
上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。Eddy_zheng
1、首先在python软件中，创建一个响应鼠标的自定义函数，当鼠标在画布上面点击一下，就画一个圆。
2、创建一个画布，背景是白色：img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。
3、然后创建一个窗口：cv2.namedWindow('image')。当鼠标在这个窗口里面的时候，上面的自定义函数会响应鼠标。
4、开始一个while循环，每次在image窗口里面点击鼠标，就会画一个圆。
5、执行程序之后，在画布上随机的点击鼠标，就可以得到彩色的圆。
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：
实现思路：
matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：
matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **
plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))
其中：
1、c参数为计算的散点密度；
2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：
3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。
（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）
作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！
