一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.t

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格

1.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),

plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种: color: 颜色 linestyle: 线条样式 marker: 标记风格 markerfacecolor: 标记颜色 markersize: 标记大小 备注: color = linestyle =  (linestyle = 'none' 或 linestyle = ' '    表示没有线条) marker =

问题参考 TypeError: inner() got multiple values for keyword argument 'ax' fig, ax=plt.subplots(2,1) plt.plot(a, b, 'go-', label='line 1', linewidth=2, ax=ax) # 会报错 这时因为ax不是plt.plot()的一个有效的参数.原因是plt.plot()会调用当前活跃的axes的plot方法,和plt.gca().plot()是相同的.因此在调用时ax

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

参考:https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/81511427 matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html 1.figure语法及操作 plt.figure()是新建一个画布.如果有多个图依次可视化的时候,需要使用,否则所有的图都显示在同一个画布中了. 使用plt.figure()的目的是创建一个figure

Tick locating and formatting 该模块包括许多类以支持完整的刻度位置和格式的配置.尽管 locators 与主刻度或小刻度没有关系,他们经由 Axis 类使用来支持主刻度和小刻度位置和格式设置.一般情况下,刻度位置和格式均已提供,通常也是最常用的形式. 默认格式 当x轴数据绘制在一个大间隔的一个小的集中区域时,默认的格式将会生效.为了减少刻度标注重叠的可能性,刻度被标注在固定间隔之间的空白区域.比如: ax.plot(np.arange(2000, 2010), ran

本节主要讲述如何对坐标轴的刻度字体大小以及背景色进行修改. 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 0.1 * x plt.plot(x, y1, linewidth=1) plt.ylim(-2, 2) ax = plt.gca() # 隐藏掉右边和上

1.Matplotlib简介及图表窗口 Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python.numpy.pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库 https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html title为图像标题,Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注,Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释. plt.plot( 数组 ) --> 图表窗口 plt.show( ) .  % matpl

1.数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图.水平条形图.折线图等等: 在python的matplotlib库中分别可用bar.barh.plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度). xlabel与ylabel(设置坐标轴标签).title(标题).legend(图例).xlim与ylim(设置坐标轴数据范围). grid(设置网格线)等命令来装饰图形 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #创建带数字

转自:https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/87903024 1.plt.rcParams plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”.通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小.每英寸的点数.线条宽度.颜色.样式.坐标轴.坐标和网络属性.文本.字体等.rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问. 代码: import numpy as np imp

实现一个最简单的plot函数调用: 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供 4 5 x=len(y) # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度 6 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据 7 8 plt.plot(x,y) # 只提供x轴,y轴参数,画最简单图形 图形输出结果类似于: 加入新方法: plt.figure() :自定义画布大小 plt.subplot() :设

plot语句中支持除X,Y以外的参数,以字符串形式存在,来控制颜色.线型.点型等要素,语法形式为: plt.plot(X, Y, 'format', ...) 1 点和线的样式 颜色 参数color或c 五种定义颜色值的方式 别名 color='r' 合法的HTML颜色名 color = 'red' HTML十六进制字符串 color = '#eeefff' 归一化到[0, 1]的RGB元组 color = (0.3, 0.3, 0.4) 灰度 color = (0.1) 透明度 # 透明度 y

关于matplotlib中一些常见的函数,https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6802280.html这篇文章讲的比较清楚了,https://blog.csdn.net/ouyangjianxiu/article/details/76299171这个也讲的不错 plot函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据,可为列表或数组:y同理:format_string 为控制曲线的格式字符串, **kwa

设定X,Y轴的长度以及刻度的方法. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.arange(0,1.1,0.01) plt.title('line') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((0,1)) # 确定X轴的范围. plt.ylim((0,1)) plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns = ['A','B']) f = plt.figure(figsize=(10,10)) fig = df.plot(figsize=(6,4)) #figsize:创建图表窗口,设置窗口大小 #创建图表对象,并赋值于fig #print(fig,type(fig

matplotlib 画图时如果图像太大就会挡住了坐标轴,刻度就看不到了.可以利用zorder设置level,level越小越先绘制. 例子: 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(-3,3,50) 5 y = 0.5*x 6 plt.plot(x,y,lw=10,zorder=1) 7 8 #将坐标原点放在中心位置 9 ax = plt.gca() 10 #右边上边的边界透明 11

梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的