contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l

contour:轮廓,等高线 1.为等高线上注明等高线的含义: cs = plt.contour(x, y, z) plt.clabel(cs, inline=True, fontsize=10)#inline=True,表示高度写在等高线上 2.plt.contourf 与 plt.contour 区别: f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar: cb = pl

from matplotlib import pyplot as plt def my_plot(title, m, fcst, ax=None, uncertainty=True, plot_cap=True, xlabel='ds', ylabel='y', abnormal_points=None ): """Plot the Prophet forecast. Parameters ---------- m: Prophet model. fcst: pd.DataF

定理一:如果d = gcd(a, b),则必能找到正的或负的整数x和y,使 d = a*x+ b*y. 定理二:若gcd(a, b) = ,则方程ax ≡ c (mod b)在[, b-]上有唯一解. 定理三:若gcd(a, b) = d,则方程ax ≡ c (mod b)在[, b/d - ]上有唯一解. 对于ax+by=; 即ax=(mod b) 当且仅当gcd(a,b)!= 的时候,无解! #include <iostream> #include <cstdio> #incl

说句实话,AX2012 model真心不好用,当你开发好,把Model到入到客户环境时, 要防止有冲突,假如出现冲突的话,还必须去删除另外一个Model里面冲突的代码,真心麻烦. 下面给一个ax 导入的例子: 这个就是导入mode的例子,下面还有各种命令: 假如你想要上网搜索关于model命令时,可以直接百度或者谷歌搜索  ax uninstall model/ax  install model等等

ax=n(%b)  ->   ax+by=n 方程有解当且仅当 gcd(a,b) | n ( n是gcd(a,b)的倍数 ) exgcd解得 a*x0+b*y0=gcd(a,b) 记k=n/gcd(a,b) 则方程ax+ny=b的所有解为 x=k*x0 +  [ b/gcd(a,b) ]*t y=k*y0 -  [ a/gcd(a,b) ]*t a*x0+b*y0=gcd(a,b) ->  (a*x0+b*y0)*n/gcd(a,b) = gcd(a,b)*n/gcd(a,b) -> 

1.去边框 # 去掉上.下.左.右边框 ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) 2.去掉x.y坐标轴刻度 ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) 3.设置标题.x和y轴标题 ax.set_title("支持向

控制图的大小 figure('position',[x0,y0,dx,dy]); figure(fig number); 显示图例 legend('leg1','leg2') depend on how many lines you plot in a figure; 改变字体大小 change the fontsize of x,y label at the same time. set(gca,'fontsize',15) 显示小刻度 % show minor tick on x axis

SVM原理 线性可分与线性不可分 线性可分 线性不可分-------[无论用哪条直线都无法将女生情绪正确分类] SVM的核函数可以帮助我们: 假设‘开心’是轻飘飘的,“不开心”是沉重的 将三维视图还原成二维: 刚利用“开心”“不开心”的重量差实现将二维数据变成三维的过程,称为将数据投射至高维空间,这正是核函数的功能 在SVM中,用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核.径向基内核(RFB) 多项式内核: 通过把样本原始特征进行乘方来把数据投射到高维空间[如特征1^2,特征2^3

matplotlib基础 “““ 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 用matplotlib用图形画出变化的折线图 """ from matplotlib import pyplot as plt """设置中文""" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'

一.Numpy 库 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 引用: import numpy as np Numpy简单创建数组: import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(a) Numpy查看数组属性: 数组元素个数: b.size 数组形状: b.shape 数组维度: b.n

Scatter 散点图 本节我们将讲述各种不同的plot的方式.之前我们讲到了如何plot线,今天我们讲述如何plot散点图. # 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据. # 生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集,并图像化这个数据集. # 每一个点的颜色值用T来表示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 1024

import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter([1,2,3,4],[2,3,2,5])plt.title('My first plot')plt.show() import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1)y = np

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

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.random.randn(10) print(x_data) y_data = x_data * 0.3 + 0.15 print(y_data) plt.plot(x_data,y_data) plt.scatter(x_data,y_data,c="r") plt.show() import numpy as np import tensorflow as

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color

matplotlib 画图 1. 画曲线图       Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0.51, 0.59, 0.65, 0.68, 0.725, 0.752, 0.8])   ours = np.array([0.00000000e+00, 1.21182744e-04, 4.26563257e-02,   1.76078526e-01, 3.51187591e-01, 5.0266

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np # matplotlib画图注释中文需要设置from matplotlib.font_manager import FontPropertiesxy_font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\方正稚艺简体.ttf", size=12)zhushi_font_set = FontProperties(fname=r"c:

一.相关知识 官网介绍 matplotlib API 相关博客 matplotlib绘图基础 漂亮插图demo 使用seaborn绘制漂亮的热度图 fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数,一共有 2x2 个图像.函数返回一个figure图像和一个子图ax的array列表. 补充:gridspec命令可以对子图区域划分提供更灵活的配置. 中文显示方框问题 这是由于matplotlib文件夹内没有中文字体包导致的,实际上函数包本身是支持中文的,常见解