Matplotlib用法

numpy和pandas和matplotlib用法

numpy result = [ [0, 10, 20, 30, 40], [10, 23, 33, 43, 53], [20, 83, 23, 55, 33], [30, 93, 44, 22, 55], [40, 72, 33, 44, 66]]data = np.array(result)#把一个列表变成矩阵print(data[:2, 1])#取矩阵的前两行的前2个数,结果是[10,23] matplotlib在柱形图上方添加数值 for a,b in zip(x,y): plt.tex…

一环境安装 Make sure you have installed numpy. 先安装np pip install matplotlib (Python2.X) pip3 install matplotlib (Mac) yum install python3-matplotlib(Python3.x Linux) yum install python-matplotlib(Python2.x Linux) https://pypi.python.org/pypi/matplo…

机器学习(四)：通俗理解支持向量机SVM及代码实践

上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题,本文我们讲一个更强大的分类模型.本文依旧侧重代码实践,你会发现我们解决问题的手段越来越丰富,问题处理起来越来越简单. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一.它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务. 一.什么是支持向量机 SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界,这个边界上的实例叫做支持向量,它们"支持"(支撑)分离开超平面,所以它叫支持向量机. 那么我们如何保证我们得到的决策边…

python可视化库 Matplotlib 01 figure的详细用法

1.上一章绘制一幅最简单的图像,这一章介绍figure的详细用法,figure用于生成图像窗口的方法,并可以设置一些参数 2.先看此次生成的图像: 3.代码(代码中有详细的注释) # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/13 9:47 import ma…

matplotlib基本用法-【老鱼学matplotlib】

本文介绍一下matplotlib的最基本用法. 这次我们要显示一个线性方程的直线. 首先要引入matplotlib库,一般是用plt这个简写的,我们就按照大多数人的惯例来进行命名: import matplotlib.pyplot as plt 下面我们用numpy生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点: x = np.linspace(-1, 1, 50) 再定义一个线性方程: y = 2 * x + 1 接着把x和y在坐标轴上显示出来,并连点成线: plt.plot(x, y) 最后,…

Matplotlib学习---matplotlib的一些基本用法

Matplotlib有两种接口,一种是matlab风格接口,一种是面向对象接口.在这里,统一使用面向对象接口.因为面向对象接口可以适应更复杂的场景,在多图之间进行切换将变得非常容易. 首先导入matplotlib:from matplotlib import pyplot as plt.plt是最常用的接口. 一. 创建图像和坐标轴 fig=plt.figure() --- 创建图像 ax=plt.axes() --- 创建坐标轴在matplotlib中,可以把figure看成…

【python】-matplotlib.pylab常规用法

目的: 了解matplotlib.pylab常规用法示例 import matplotlib.pylab as pl x = range(10) y = [i * i for i in x] pl.plot(x,y) pl.show() 在实际运用中,可能这样一条简单粗暴的线可能并不是我们想要的最好的结果,比如,想要在图形上显示原始数据点,很简单,只要在plot函数中加上一个参数即可: pl.plot(x, y, 'ob-') # 显示数据点,并用蓝色(blue)实现绘制该图形这个参数用法比…

matplotlib中subplots的用法

1.matplotlib中如果只画一张图的话,可以直接用pyplot,一般的做法是: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(20,8),dpi=90) # 设置画布大小及像素 plt.xticks() # 设置x坐标刻度 plt.yticks() # 设置y坐标刻度 plt.xlabel() # 设置x坐标名 plt.ylabel() # 设置y坐标名 plt.title() # 设置主题 plt.plot() # 画图 plt…

matplotlib 高级用法实例--共享x轴

http://localhost:8888/notebooks/duanqs/matplotlib_advanced_example.ipynb 我不会弄呀, 刚才从matplotlib文档里吧示例用jupyter notebook跑了一遍, 很不错的笔记. 如何才能把它写到博客里呢. python代码和mk代码混合在一起了, 很难看呀!!! 1 Our Favorite Recipes — Matplotlib 1.5.1 documentation 2 http://matplotlib.o…

matplotlib绘图基本用法-转自（http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016）

本文转载自http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Matplotlib简单入门学习 - CSDN博客我只是一个单纯的2的博客 learning 目录…

Matplotlib 绘图用法

Matplotlib基础知识一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域坐标系标题 title 实际绘图的区域轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 # 使用包 import numpy as np import pandas a…

Matplotlib 基本用法

1.基础应用 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np #使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1 >>> x = np.linspace(-1, 1, 50) >>> y = 2*x + 1 #使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.sh…

Matplotlib python 基本用法

1.简单的绘制函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1, 50) y1 = x + 1 plt.plot(x, y1) plt.show() np.linspace(-1, 1, 50) 从-1到1取50个点,绘制函数y=x+1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.linspace(-1, 1, 5)x2…

Matplotlib中plt.rcParams用法（设置图像细节）

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap %matplotlib inline # 生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # 显示图像的最大范围 plt.rcParams['image.interpolat…

python中的matplotlib的一些基础用法

#绘制折线图或者散点图plot import matplotlib.pyplot as pyl import numpy as npy x = [1,2,3,4,8] y = [5,7,2,1,5] #pyl.plot(x,y)#plot(x轴数据,y轴数据,展现形式) #pyl.show() # pyl.plot(x,y,"o")#加o为散点图 # pyl.show() """ c -- cyan --青色 r -- red -- 红色 m -- mag…

matplotlib的annotate用法小结

这个是matplotlib自定义的annotate方法的文本: 一. def annotate(self, s, xy, *args, **kwargs): a = mtext.Annotation(s, xy, *args, **kwargs) a.set_transform(mtransforms.IdentityTransform()) if 'clip_on' in kwargs: a.set_clip_path(self.patch) self._add_text(a) return…

数据分析——matplotlib的用法

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化安装方式: pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 一.plot函数(绘制折线图) 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,…

matplotlib.pyplot 属性用法

import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1, 1001)) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_values, c='green', edgecolor='none', s=0.5) ‘英 /'skætə/ 分布分散之意,c代表color后面可以跟颜色名称也可以用RGB模式表示.edgecolor代表坐标点的边框颜色,如果坐标很少的话,坐…

matplotlib中plt用法实例

import torch from models.models import Model import cv2 from PIL import Image import numpy as np from matplotlib.animation import FFMpegWriter import time import matplotlib.pyplot as plt from torchvision.transforms import functional exp_name = './xxx…

matplotlib的学习2-基本用法

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1, 50)#范围-1 到 1,个数是50 y = 2*x + 1 # 使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像. plt.figure()#define a window of figure plt.plot(x, y) plt.show() np.linspace 相当于定义一个…

『Python』matplotlib的imshow用法

热力图是一种数据的图形化表示,具体而言,就是将二维数组中的元素用颜色表示.热力图之所以非常有用,是因为它能够从整体视角上展示数据,更确切的说是数值型数据. 使用imshow()函数可以非常容易地制作热力图. 1. 函数imshow() imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=N…

matplotlib.legend()函数用法

用的较多,作为记录 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) 几个暂时主要用的参数: (1)设置图例位置使用loc参数 plt.legend(loc=upper left') 0: 'best' 1: 'upper right' 2: 'upper left' 3: 'lower left' 4: 'lower right' 5: 'right' 6: 'center left' 7: 'center right' 8: '…

matplotlib画直线图的基本用法

一 figure使用 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 # 从-3到中取50个数 5 x = np.linspace(-3, 3, 50) 6 print(x) 7 y1 = 2*x+1 8 y2 = x**2 9 plt.figure() 10 plt.plot(x, y1) 11 plt.figure(num=3, figsize=(8, 5)) # figsize的设置长和宽 12 plt.plot(x,…

Matplotlib（基本用法）

Matplotlib 是数据分析绘图的常见模块,可以算是 2D-绘图(Python)领域使用最广泛的套件,可以将数据图形化,并且提供多样化的输出格式,利于数据的显示并分析. 接下来展示的是Matplotlib 常见绘制的图形,也是我自己对知识的一种总结. # 模块的导入 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np matplotlib经常会遇到中文显示不出来的问题,中文乱码设置一般在设置样式之后,之前一直没注意顺序,导致一直没看到效果()…

matplotlib笔记——legend用法

rates = [0.01, 0.001, 0.0001] models = {} costs = np.array([[0.7, 0.9, 0.4, 0.6, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1], [0.7, 0.65, 0.64, 0.63, 0.62, 0.61, 0.60, 0.59], [0.7, 0.6, 0.5, 0.45, 0.43, 0.42, 0.41, 0.39] ]) j = 0 for i in rates: models[str(i)] = costs[j] j…

【转】使用Python matplotlib绘制股票走势图

转载出处一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进…

【Python数据分析】四级成绩分布 -matplotlib,xlrd 应用

最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义数据的条形图和随机的条形图的一些方法,并且提供了一些相关链接,可作为学习matplotlib和numpy的资源,希望对读者也有帮助. 更优美的格式见这里工具 Python 3.5 xlrd模块 numpy模块及一些依赖模块(安装请自行查询方法,绝大部分pip就可搞定) matplotlib绘图模块…

matplotlib 随记

1.安装 window平台下推荐安装Enthought canopy,包含matplotlib和它所依赖的包: linux下一般默认内置了matplotlib,直接使用就可以了. 2.在没有图形界面的Linux系统中,引用pyplot等会调用display的模块时,在之前加这么两句(切记): import matplotlibmatplotlib.use('Agg') 3.示例: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backen…

给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

Python图表绘制：matplotlib绘图库入门

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. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.…

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