误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体

1.用 matplotlib.pyplot.style.avaliable 可查看 matplotlib 自带的美化样式如下: ['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid'

#!/usr/bin/env python3 ## 以下是一个带误差条的条形图的例子,演示了误差条形图的绘制及中英文字体设置 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties as FP # %matplotlib inline # %config InlineBackend.figure_fo

一.绘制误差线 使用errorbar方法可以绘制误差线. x = np.linspace(0,10,50) dy=0.8 y = np.cos(x) + dy*np.random.randn(50) plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k') 做一些格式上的调整: plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='ok',ecolor='lightgray',elinewidth=3, capsize=0) errorbar方法的一些参数说明: y

#coding=utf8 from pylab import * plt.figure(figsize=(8,10), dpi=50) plt.plot(do_tow2[28:508],do_prn2[28:508],do_tow5[28:508],do_prn5[28:508],do_tow6[28:508],do_prn6[28:508],do_tow9[28:508],do_prn9[28:508],do_tow10[28:508],do_prn10[28:508],do_tow12[28

国外大神制作的一个很棒的matplotlib 可视化教程 参考:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/ ♔一:关联 散点图 带边界的气泡图 散点图与最佳拟合线 与stripplot抖动 计数图 边缘直方图 边缘Boxplot 相关图 矩阵图 ♔二:偏差 发散酒吧 分歧的文本 分散点图 用标记分散棒棒糖图表 面积图 ♔三:排行 条形图 棒棒

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文.为了让图表能正确显示中文,主要有三种设置中文的方法: (1)直接读取指定的字体文件.这种方法的依赖性最小,缺点是要指定字体文件的路径.举个例子,在源码所在目录下有STZHONGS.TTF字体文件,那么可以像下面这样写: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_man

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.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

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

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

官方网址:http://matplotlib.org/tutorials/introductory/lifecycle.html#sphx-glr-tutorials-introductory-lifecycle-py 根据官网描述,matplotlib有两个接口:一个是(object-oriented interfacet)面向对象的接口,用于控制Figure和Axes,它控制一个或多个图形的显示:另一个是pyplot,它是MATLAB的封装,每个Axes是一个依赖于pyplot的独立子图.

matplotlib自带的颜色 seaborn的颜色 装了seaborn扩展的话,在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names. 使用的代码 plt.plot([1,2], lw=4, c=seaborn.xkcd_rgb['baby poop green']) 使用的颜色名称 [参考] [1](原)python中matplotlib的颜色及线条控制

网上有很多方法,但是基本的是片面的. 参考1 https://tracholar.github.io/wiki/python/matplotlib-chinese-font.html 参考2 https://www.cnblogs.com/touristlee/p/8805655.html windows下,做到以下三点,可以成功 (1)现在msyh.ttf字体,放到matplot的字体目录, 路径如 D:\Program\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotl

In [1]: import os import matplotlib.image as mpimg from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能,这两个通能通过im

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html#3281650 对线性回归,logistic回归和一般回归的认识 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述

1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介绍了一个基本问题,然后引出了线性回归的解决方法,然后针对误差问题做了概率解释.之后介绍了logistic回归.最后上升到理论层次,提出了一般回归. 2 问题引入 假设有一个房屋销售的数据如下: 面积(m^2) 销售价钱(万元) 123

来源商业新知号网,原标题:用Python的Scikit-Learn库实现线性回归 回归和分类是两种 监督 机器 学习算法, 前者预测连续值输出,而后者预测离散输出. 例如,用美元预测房屋的价格是回归问题,而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题. 在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归. 线性回归理论 代数学中,术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系. 如果在二维空间中绘制两

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想

对线性回归,logistic回归和一般回归 [转自]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介

机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“). 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系.三个模型各自做了如下工作: 第一个模型使用了线性等式.对于训练用的数据点,此模型有很大误差.这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好.这是“拟合不足”(“Under fitting”)的一个例子.此模型不足以发掘数据背后的趋势. 第二个模型发现了价格和尺寸的正确关系,此模型误差低/概括程度高