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

contour(X, Y, Z) X,Y是与Z形状相同的二维数组,可以通过 numpy.meshgrid()创建. numpy.meshgrid()----从坐标向量返回坐标矩阵 生成的x,y坐标矩阵,组合形成网格点 a = np.array([1,2,3]) #a.shape (3,) b = np.array([11,22,33,44]) #b.shape (4,) x,y = np.meshgrid(a,b) x #x.shape(4,3) array([[1, 2, 3], [1, 2,

Android实训案例(八)--单机五子棋游戏,自定义棋盘,线条,棋子,游戏逻辑,游戏状态存储,再来一局 阿法狗让围棋突然就被热议了,鸿洋大神也顺势出了篇五子棋单机游戏的视频,我看到了就像膜拜膜拜,就学习了一下,写篇博客梳理一下自己的思路,加深一下印象 视频链接:http://www.imooc.com/learn/641 一.棋盘 我们一看就知道,我们必须自定义View,这里我们定义一个GameView来做游戏主类,第一步,先测量,我们这里不难知道,五子棋他的棋盘是一个正方形,所以我们需要去测

要看一种技术在本地的流行程度,最简单的就是找招聘网站按关键词搜索. 比如今天查到的职位数量是vue 1296个,react 1204个,angular 721个.国际上比较流行的是react,本地市场中vue倒更受欢迎.所以学习的话可以先考虑前两个. 比如我们可以功利化一点:某些语言的薪资中值比较低,或者某些语言职位数比较少,那么我们做做比较,去学点别的吗. 分为两步,第一步爬取并保存成文本文件:第二步读取和解析文本文件显示折线图.(数据存在本地更好,免得频繁扒着玩,对方网站恨我.所以分为两步)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.colors import ListedColormap x=np.array([1,3]) y=np.array([1,4]) z=np.array([[2,3],[3,4]]) plt.xlim(1,3) plt.ylim(1,4) colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray'

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o

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

先上图 (看博客空白处也可以呦): 前一阵浏览网站的时候,发现了这个好玩的东西,一直想找找怎么实现的,今天忙里偷闲,上网搜了一下,发现实现起来特别简单. 只需要在网页body里引入一个<script>标签即可,代码如下: <script type="text/javascript" color="47,135,193" opacity='0.5' zIndex="-2" count="199" src=&qu

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x,y): # the height function return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2) n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) X,Y = np.meshgrid(x, y) # use plt.contourf to fill

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.Matplotlib库入门 1. Matplotlib库的介绍 http://matplotlib.org/gallery.html可查看Matplotlib库的效果 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X

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

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

https://www.bjsxt.com/down/8468.html 绘制方法: 绘制直线: #coding:utf- import matplotlib.pyplot as plt #准备绘制的两个点(,),(,) #调用绘制的plot方法 plt.plot([,], [,]) #两个点的x和y写在一起 #显示绘制的图 plt.show() 返回: 绘制折线图 #coding:utf- import matplotlib.pyplot as plt x = [,,,,] y = [,,,,

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.在上一篇文章< Python 机器学习实战 -- 监督学习(上)>中已经讲述了机械学习的相关概念与基础知识,监督学习的主要流程.对损失

翻译总结自:matplotlib.pyplot - Matplotlib 3.4.3 documentation 函数 说明 acorr x的自相关性图 angle_spectrum 角度谱 annotate 在指定位置处添加文本标注 arrow 画一个箭头 autoscale 坐标轴范围调整(自适应) axes 加一个子图(跟subplot差不多) axhline 在指定位置增加一个水平线 axhspan 在指定位置增加一个水平矩形区域 axis 返回关于坐标轴的一些信息(xmin,xmax,

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的"机器学习(Machine Learning)"这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属

Ref: http://scikit-learn.org/stable/modules/lda_qda.html Ref: http://bluewhale.cc/2016-04-10/linear-discriminant-analysis.html Ref: http://blog.csdn.net/lizhe_dashuju/article/details/50329663 [该系列,作者很用心,讲得很通透] 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)简称LD