可视化的工具有很多,如Tableau,各种JS框架,我个人感觉应该是学JS最好,因为JS不需要环境,每个电脑都有浏览器,而像matplotlib需要Python这样的开发环境,还是比较麻烦的,但是毕竟用Python处理数据,本文还是要写点自己的学习笔记的,当然知道画什么最重要(我并不知道-.-)! 尽量画二维,不用三维.如果年龄和岁数的二维图,多了薪水,可以让高薪水的点画大的点,颜色深点. 文本可视化(word cloud词图,theme flow标签的量,情感可视化 积极的消极的等等) 时序可…

关于matplotlib的绘制图形的基本代码,我们可以参照下面的连接 https://matplotlib.org/gallery/index.html https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html#matplotlib.pyplot.subplot https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html#matplotlib.pyp…

颜色和样式 八种内建默认颜色缩写b:blue g:green r:red c:cyan m:magenta y:yellow k:black w:white其它颜色表示方法可以参照百度给的值https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%81%E5%85%AD%E8%BF%9B%E5%88%B6%E9%A2%9C%E8%89%B2%E7%A0%81/10894232?fromtitle=%E9%A2%9C%E8%89%B2%E5%8D%81%E5%85%AD%E8%BF%…

散点图-scatter 散点图显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块 height = [161, 170, 182, 175, 173, 165] weight = [50, 58, 80, 70, 69, 55] plt.scatter(height, weight) N = 1000 x = np.random.rand…

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…

Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上. Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 最近tensorflow团队出了一个model项目,和这个课程无关,但是可以参考 框架: TensorFlow 谷歌出品的基于Pytho…

简介 mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib里面专门用来画三维图的工具包,官方指南请点击此处<mplot3d tutorial> 使用 导入 使用from mpl_toolkits.mplot3d import *或者import mpl_toolkits.mplot3d as p3d 画图 有两种方式 fig = plt.figure() ax = p3d.Axes3D(fig) 或者 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1…

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好…

原  Matplotlib学习笔记 参考:Python数据科学入门教程 Python3.6.1 jupyter notebook .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { backgr…

原   matplotlib学习笔记 参考:Python数据科学入门教程 Python3.6.1 jupyter notebook .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { backg…

Numpy库学习笔记: 1.array()   创建数组或者转化数组 例如,把列表转化为数组 >>>Np.array([1,2,3,4,5]) Array([1,2,3,4,5]) 还有,元组,range对象,arange 等转为数组 2.numpy库还有很多数组创建函数,如: Np.linspace(0,10,11)   #等差数组 Np.logspace(1,100,10)  #对数数组 3.一维数组,二维数组等,如: Np.zeros((3,3))   #全为0的33二维数组 Np…

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo…

title: matplotlib 外观和基本配置笔记 notebook: Python tags:matplotlib --- 参考资料,如何使用matplotlib绘制出数据图形,参考另一篇matplotlib绘制多种图形笔记 通过在python GUI中,新建一个文件,并且可以运行(非常似Matlab).执行文件就会批量执行绘图命令,这样就在学习matplotlib的过程中可以尝试修改几个小参数. 这些知识掌握以后,还需要学习pylab这个模块和IPython 绘制函数曲线 figure(…

Matplotlib是一个可以将数据绘制为图形表示的Python三方库,包括线性图(折线图,函数图).柱形图.饼图等基础而直观的图形,在平常的开发当中需要绘图时就非常有用了. 安装:pip install matplotlib或者下载安装https://pypi.org/project/matplotlib/#files demo效果图:https://matplotlib.org/gallery.html,这里有许多效果图,点击对应的图片就能看到源码和生成的图形,画图时可以看看这里有没有自己想…

matplotlib 是Python下的一个高质量的画图库,可以简单的类似于MATLAB方法构建高质量的图表. 原始文章地址:http://zanyongli.i.sohu.com/blog/view/195717824.htm 学习心得: 笔记参照<用Python做科学计算>的matplotlib部分. 凡例:a. [float]表示对象类型是float,用时不用加'['和']'.b. 代码中的跳格表示换行. Chap 5 matplotlib-绘制精美的图表 1. artist对象的set…

Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. ①    导入模块 >>> import numpy as np ②    生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>…

[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为…

一.极坐标 在平面内取一个定点O,叫极点,引一条射线Ox,叫做极轴,再选定一个长度单位和角度的正方向(通常取逆时针方向).对于平面内任何一点M,用ρ表示线段OM的长度(有时也用r表示),θ表示从Ox到OM的角度,ρ叫做点M的极径,θ叫做点M的极角,有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标,这样建立的坐标系叫做极坐标系.通常情况下,M的极径坐标单位为1(长度单位),极角坐标单位为rad(或°) 二.matplotlib绘制极坐标图 1.创建极坐标图 matplotlib的pyplot子库提供了绘制极坐…

NumPy.SciPy.Matplotlib,Python下机器学习三大利器.上一篇讲了NumPy基础操作,这节讲讲SciPy和Matplotlib.目前接触到的东西不多,以后再遇到些比较常用的再更新. scipy是基于numpy的扩充,所以安装时要先安装numpy再安装scipy.scipy的命名空间包含numpy,所以只需import scipy即可,numpy不用import.(所以以下有些东西可能是numpy里的我没分清楚,反正一并写了吧.) import scipy as sp imp…

我正以Python作为突破口,入门机器学习相关知识.出于机器学习实践过程中的需要,快速了解了一下matplotlib绘图库.下图是我学习过程中整理的一些概念. 本文将以该图为线索梳理相关概念. 简介 matplotlib是一个2D绘图库,通过它你可以绘制函数曲线.直方图.散点图等各种图像. 在Python中使用matplotlib主要用到matplotlib.artist.Artist模块.这个模块定义了很多绘图时用到的类型. Artists类型可分为两种:基础数据(primitives)代表了…

matplotlib绘图总结   本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') 创…

英文原文链接:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ Numpy Numpy是Python中科学计算的核心库.它提供了一个高性能的多维数组对象,以及处理这些数组的工具.如果您已经熟悉MATLAB,那么在开始学习Numpy时,您可能会发现本教程非常有用. Arrays numpy数组是由所有类型相同的值组成的网格,由非负整数的元组索引.维数为数组的秩;数组的形状是一个整数元组,给出了数组在每个维度上的大小. 我们可以从嵌套的Python列表初始…

1.简介 matplotlib是python的一个2D绘图库,它可以在不同平台上地使用多种通用的绘图格式(hardcopy formats)和交互环境绘制出出版物质量级别的图片.matplotlib可以通过python脚本,python/ipython shell,web application servers以及six图像用户接口工具箱来调用. 其官方地址:http://matplotlib.org/index.html 2.使用案例 2.1 绘制决策树*  *该代码来自于<机器学习实战>…

Numpy介绍 一个用python实现的科学计算,包括:1.一个强大的N维数组对象Array:2.比较成熟的(广播)函数库:3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包:4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence L…

测试环境: Jupyter QtConsole 4.2.1Python 3.6.1 1.  基本画线: 以下得出红蓝绿三色的点 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # evenly sampled time at 200ms intervalst = np.arange(0., 5., 0.2) # red dashes, blue squares and green trianglesplt.plot(t, t, 'r--', t…

网上学习资料:https://2d.hep.com.cn/1865445/9 numpy库内容: 函数 描述 np.array([x,y,z],dtype=int) 从Python列表和元组创造数组  np.arange(x,y,i) 创建一个从x到y,步长为 i 的数组  np.linspace(x,y,n) 创建一个从x到y,等分成 n 个元素的数组  np.indices((m,n)) 创建一个 m 行 n 列的矩阵 np.random.rand(m,n) 创建一个 m 行 n 列的随机数…

Matplotlib matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库 matplotlib库的效果可参考 http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib的使用 由各种可视化类构成,内部结构复杂,受matlab库启发,matplotlab.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt 绘制多图subplot plot.subplot(nrows,ncols,plot…

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp…

有时默认的图例位置不符合我们的需要,那么我们可以使用下面的代码对legend位置进行调整. plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2)) 其中,第一个参数loc,设置它可以遵循以下的表格 String Number upper right 1 upper left 2 lower left 3 lower right 4 right 5 center left 6 center right 7 lower cent…

Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.2.2 documentation https://matplotlib.org/ Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms.…