import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.style.use('ggplot') plt.style.use("ggplot") #设置图片风格为ggplot  plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率 #看看各性别的获救情况 fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数 Survived_m = data_train.Surv

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

AChartEngine是一个开源的Android图表库,可以用来画折线图.平滑折线图.饼图.直方图等等.使用简单,功能强大. AChartEngine官网:http://www.achartengine.org/ AChartEngine库文件:http://repository-achartengine.forge.cloudbees.com/snapshot/org/achartengine/achartengine/1.2.0/ 库文件直接导入就可以使用了. 网上介绍AChartEngi

可以下载个绿色版,我下载的是 ZGrapher 1.4 绿色版.下面先看下图出来的图: 然后可以在“file"->"Save as Picture ..." -> 然后输出生成的图片大小,比如:600x400,保存即可. zgrapher 支持的函数常用的都有,如:sin(x).cos(x).ln(x).lg(x).exp(x).x^2.sqrt(x)……其中 lg(x) 表示 log10(x),exp(x) 表示 ex,可以看ZGrapher.chm的说明.

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函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' >>文件: 堆叠直方图.py >>作者: liu yang >>邮箱: liuyang0001@outlook.com >>博客: www.cnblogs.com/liu66blog '''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

achartengine画出动态折线图的效果最近有个项目需要用到实时曲线图,我也上网搜索了一下,最后还是选择使用achartengine这个现成的东西,毕竟自己再canvas一下实在是太麻烦,而且项目时间上也不允许,虽然这个画图引擎比较简单,不过勉强够用了. 下一步问题就来了,我仓促上手,只会画静态图,就是事先定义好几个坐标,然后activity载入的时候折线就已经画好了,可是我的项目要求我每隔一秒种都要把新搜集到的数据添加到图表中去,类似于windows中那个任务管理器里的性能统计图,网上搜来

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

Pyplot http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/ pyplot提供了一个方便的matplotlib基于对象库的借口,是模仿了matlab,因此,在pyplot中的很多命令和参数,都和matlab相似. 简单的画图simple plot 我们想在同一个图中划出一个cos和sin函数图,第一步是获取cos和sin的数据,构建函数 import numpy as np X = np.linspace(-np.pi, np.pi

导入包 import matplotlib.pyplot as plt 柱状图 最简柱状图 # 显示高度 def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.- 0.2, 1.03*height, '%s' % int(height)) name_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G',

画直线图 1.最简单的用法: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50) #在(-1,1)范围内生成50个数,等分的, y=2*x+1 #一张图里画一条线 plt.figure() #如果是一张图里只有一条线,则使用它与不使用他差别不大,如果是在一张图里有2条或多条线,则使用它可以把两条线放在一个图里. plt.plot(x,y) plt.show() 2.有的时候需要在一张图里画两条或多条线

1:matplotlib基础 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[1] . 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. Matplotlib基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 表示特定坐标轴的值 绘图区域 实际

目录 前言 常用的两种方式 方式一:通过plt的subplot 方式二:通过figure的add_subplot 方式三:通过plt的subplots 如何不规则划分 前言 Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,在作对比分析的时候非常有用. 对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表 子图总行数 子图总列数 子图位置 更多详情可以查看:matplotlib

看看matplotlib是什么? matplotlib是python上的一个2D绘图库,它可以在夸平台上边出很多高质量的图像.综旨就是让简单的事变得更简单,让复杂的事变得可能.我们可以用matplotlib生成 绘图.直方图.功率谱.柱状图.误差图.散点图等 . matplotlib的发明人为John Hunter(1968-2012),很不幸,他已经在癌症治疗过程中引起的综合症中去世.一代伟人有很多贡献,我们要缅怀他.如果我们从他的贡献中受益很大的话,请考虑为John Hunter Techn

<写在前面> Basic image processing 1: 0.(以简单的曲线图为例)对于生成的图自定义外观,使用子图,多个数据集,标题,标签,交互式标注,图例: 1.生成散点图,直方图: 2.简单的图像处理:转换格式,调整尺寸,旋转,复制粘贴图像区域,在图像上绘制点线: 以上内容主要用了以下几种模块: 0.PIL (Python Image Library) 1.NumPy 2.Matplotlib 3.SciPy 无法安装的话,参考这篇文章 其实写这篇文章的时候,我一直在纠结是分模块

步骤: def buildStump(dataArr,classLabels,D): 1.循环取出数据集中的一个特征(一列)输入 (for:) 2.循环调整阀值threshVal  (for:) 3,.分成两个子树 左边:特征值xi<=threshVal 为-1,否则为1 获得预测结果1 右边:特征值xi>threshVal 为-1,否则为-1 获得预测结果2 4.分别把预测结果同真实标签比较,获得一个向量(对的为零,错误为1) 5.和权重向量D相乘,获得一个值(权重错误值,用来计算alpha

Matplotlib是一个Python 2D绘图库, 只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. 有关示例,请参阅示例图和缩 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class TestPlot(object): def __init__(self,plt): self.plt = plt #定义内部属性 # 解决中文乱码问题(第二种) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['

一.Matplotlib的基础知识     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     •x轴和y轴刻度 tick     刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度     •x轴和y轴刻度标签 tick label     表示特定坐标轴的值     •绘图区域(坐标系) axes     实际绘图的区域     •坐标系标题 title     实际绘图的区域     •轴标签 xlabel ylabel     实际绘图