author:pprp Matplotlib数据可视化 [TOC] 安装 conda install matplotlib sudo apt-get install python-matplotlib 架构 scripting Artist backend Backend层 FigureCanvas对象实现绘图区域 Renderer在FigureCanvas上绘图 Event处理用户输入 Artist层 图中能看到的元素都是这个层的,比如标题,标签,刻度等 分为两种: primitive 原始…

直接看几段代码即可: # 加载模块的方式 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 最简单的单线图 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) plt.plot(x, np.sin(x)) # 如果没有第一个参数 x,图形的 x 坐标默认为数组的索引 plt.show() # 显示图形 # 两条线 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) plt.plot(x, np.sin(x),…

<Machine Learning in Action>-- 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的.目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN).贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行"充电"(持续更新中): <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM: https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051…

Numpy: 计算基础,  以类似于matlab的矩阵计算为基础.  底层以C实现, 速度快. Pandas: 以numpy为基础, 扩充了很多统计工具. 重点是数据统计分析. Matplotlib: 画图. Scipy: 科学计算, 数据挖掘和人工智能的前提.…

caffe刚刚安装配置结束,乘热打铁! (一)环境准备 前面我有两篇文章写到caffe的搭建,第一篇cpu only ,第二篇是在服务器上搭建的,其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂.其实,第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成,还没有编译python接口,那么下面我们一起搞定吧! 首先请读者再回过头去看我的<Ubuntu16.04安装配置Caffe>( http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html  ) 在这篇博文的结尾,我们再增加…

使用Matplotlib模块 Matplotib 是python 的一个绘图库,里头有各种各样的绘图方法. 之后会陆续了解.先学习怎样用Matplotib 显示图像. 可以放大图像,保存图像. 安装Matplotlib: 直接cmd用pip install Matplotlib,之后会下载安装该模块,速度根据网络不同. 然后到python环境下import Matplotlib,不报错,安装成功. (凡是要装新模块,都先这样来一下,不行再找原因) 来个小例子: # -*- coding: utf…

1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一段段直线连起来 # 利用linspace函数产生一个等差数列 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) # 用直线连接曲线上各点 plt.plot(x, cos_y) plt.plot(x,…

人们都说Chainer是一块非常灵活you要用的框架,今天接着项目里面的应用,初步接触一下,涨涨姿势,直接上源码吧,看着好理解.其实跟Tensorflow等其他框架都是一个套路,个人感觉更简洁了. """ 测试使用 """ import pickle import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from chainer import Chain, Variable,…

目的: 相信大家对于使用Loadrunner测试后的结果分析详细程度还是有比较深刻的感受的,每个请求,每个事务点等都会有各自的趋势指标,在同一张图标中展示.如下图: 而Locust自身提供的chart趋势图缺很简单,如下图: 那么要达到Loadrunner对于每个请求的详细的描述,用locust能否实现呢? 答案是肯定的,那么我们想到就开始做! 思路: 我们整理一下思路,按照步骤去达到我们的目的: 1. 首先我们需要知道每个请求的响应时间 2. 我们需要把每个请求的响应时间进行数据整理和拆分 3…

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介   Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图…