一.特点 离散的数据,查看分布规律,走向趋势 二.使用 1.核心 plt.scatter(x, y) # x为x轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # y为y轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # x和y必须一一对应 2.例子 注意:在设置x轴或y轴刻度时,ticks和labes的值要一一对应 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12

#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #X,Y轴数据y = [20,59,11,12,16,20,15,12,16,21,34,48,11,15,18,16,17,17,11,25,16,9,10,18,16,18,18]#计算list y的长度ylen = len(y)#print ylen #(开始值.终值 .元素个数作为X坐标目的实现X轴自动伸缩)xArray = np.linspace(0,ylen,

1.双y轴绘制 关键函数:twinx() 问题在于此时图例会有两个. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('mathtext', default='regular') time = np.arange(10) temp = np.random.random(10)*30 Swdown = np.random.random(10

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pymysqlimport warningsimport random warnings.filterwarnings("ignore") def read_db(path): close = pd.read_csv(path) info = close[:-6] zhi_list = [] for x in info['qx_zu'][

关键函数:twinx() refer to: https://www.cnblogs.com/Atanisi/p/8530693.html

诈尸人口回归.这一年忙着灌水忙到头都掉了,最近在女朋友的提醒下终于想起来博客的账号密码,正好今天灌水的时候需要画一个双X轴双Y轴的图,研究了两小时终于用Py实现了.找资料的过程中没有发现有系统的文章,反正代码都整理出来了,我决定顺势水一篇. 目前找到的plt实现双X轴双Y轴绘图方式有两种: 使用fig.add_subplot方式将两对坐标系叠加在一个fig上实现双X轴双Y轴效果.所有调整均可完美实现,推荐该方式 通过axes.twinx().twiny()方式实现双X轴双Y轴图形绘制.问题在于对

set集合 set 是无序,不重复的序列,基本功能包括去重和关系测试,集合中没有插入的方法,只能添加. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等 1.交集 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ # Author: enzhi.wang set_1 = set([0,1,2,3,4,5,]) set_2 = set([2,3,4,5,

题目地址: https://oj.leetcode.com/problems/excel-sheet-column-title/ 题目内容: Given a positive integer, return its corresponding column title as appear in an Excel sheet. For example: 1 -> A 2 -> B 3 -> C ... 26 -> Z 27 -> AA 28 -> AB 思路: 乍看一下非

博主决定更博文啦 这道题一开始没什么思路啊qwq 要求 \(\frac{1}{x}+\frac{1}{y}=\frac{1}{n!}\) 的正整数解总数 首先通分,得 \[\frac{x+y}{xy}=\frac{1}{n!}\] 然后移项,得 \[n!(x+y)=xy\] ↑止步于此↑ \[n!(x+y)-xy=0\] 这里令\(y=n!+k(k\in N^*)\),因为由原方程得出\(y\)是大于\(n!\)的 原方程变为 \[n!(x+(n!+k))-x(n!+k)=0\] \[(n!)^

目录 梯度下降法 动量法 AdaGrad算法 RMSProP算法 AdaDelta算法 Adam算法 1.梯度下降法 梯度下降法可以分为三种,批量梯度下降法(BGD).小批量梯度下降(MBGD).随机梯度下降法(SGD),这三种方法是优化时对数据所采取的的策略,但所运用的思想是一致的,都是梯度下降,现在先讲解下梯度下降. 假设有一目标函数y =x2,对这一凸函数希望寻找到其最小值,这里可以轻松得到梯度为2x,我们假设学习率eta=0.1,每次自变量的变化为eta*2x,既然是梯度下降,那么可得到

模型: <?php namespace Admin\Model; use Think\Model; /** * 汉字转拼音 * @author huangguojin */ class ZHModel extends Model{ //utf-8中国汉字集合 private $ChineseCharacters; //编码 private $charset = 'utf-8'; public function __construct(){ if( empty($this->ChineseCha

matplotlib y轴标注显示不全以及subplot调整的问题 问题: 我想在y轴显示的标注太长,想把它变成两行显示,发现生成的图形只显示的第二行的字,把第一行的字挤出去了 想要的是显示两行这样子的 现实却是这样子 主要相关的api有: plt.subplots_adjust set_ylabel plt.text 解决思路 来自matplotlib的官网,以及图示 当出现右边显示不全的时候,第一感觉是:应该可以通过set_ylabel 来设置y轴标注的位置和大小,发现set_ylabel只

修改X,Y,Z轴的刻度值 from matplotlib.ticker import MultipleLocator,FuncFormatter from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import colors from matplotlib.ticker import LinearLocator, Form

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:数据皮皮侠 双X轴的可以理解为共享y轴 ax1=ax.twiny() ax1=plt.twiny() 双Y轴的可以理解为共享x轴 ax1=ax.twinx() ax1=plt.twinx() 自动生成一个例子 x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = plt.figure()

在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu

场景 Winform中实现ZedGraph的多条Y轴(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100132245 在上面实现多条Y轴后,页面也要添加多条Y轴,怎样设置才能让多条曲线与多条Y轴产生一一对应关系. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 在添加曲线时设置曲线的Y

一.Matplotlib基础知识 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 1.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

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'

matplotlib 是最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表 可以将数据可视化,能够更直观的呈现数据 matplotlib绘图基本要点 首先实现一个简单的绘图 # 导入pyplot from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,13) y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] # 传入x和y,通过plot绘制折现 plt.plot(x,y) # 展示绘图 plt.show() 更多属

[Matplotlib] 教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/ 官方文档:https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 这个模块是一个Python上用于进行绘图的模块.做科研的人经常会使用的matlab就是这个模块的一个竞品.就我个人而言,matplotlib感觉更像是一个echarts.js之类前端库的一个后端版本.和echarts一样,它可以支持通过py

一.matplotlib学习 matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建 例子1: # coding=utf- from matplotlib import pyplot as plt x = range(,,) y = [,,,,,,,,,,] #设置图片大小 plt.figure(figsize=(,),dpi=) #绘图 plt.plot(x,y) #设置x轴的刻度 _xtick_labels = [i/ ,)