pyplot曲线名字

2024-08-09

画图认识--matplotlib.pyplot

matplotlib的pyplot模块提供了和MATLAB类似的绘图API,方便用户快速绘制二维图表.我们先看一个简单的 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,20,2000) y=np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() 一.模块安装 matplotlib是python中强大的画图模块,按官网上的图例,基本能做出各种各样美观的图表,但python缺省并不带这个模块,需要自

ChartControl 折线图柱状图

添加折线图(柱状图) 拖动ChartControl到Form上在Series Collection中添加Line(或Bar) DevExpress.XtraCharts.Series series1 = new DevExpress.XtraCharts.Series(); DevExpress.XtraCharts.LineSeriesView lineSeriesView1 = new DevExpress.XtraCharts.LineSeriesView(); series1.View

Root Motion的脚本处理

一.Apply RootMotion的作用 Apply RootMotion:控制角色在场景中动画的运动.角色动画驱动角色运动,类似于在游戏中直接使用动画,提高了动画的使用效率. Root Motion 可以控制角色在动画中的运动,位移是变化的,如果没有包含Root Motion或Root Motion为0 那么如何控制角色在场景中运动呢? 例如下面walk前进的动画片段(In Place 原地踏步,原地运动)没有发生位移变化的. 二.对以上的片段如果运用在游戏中,如何控制角色在场景中运动呢?

qwt

一. 1.下载地址https://sourceforge.net/projects/qwt/ 2.注意:官方提供qt安装包creator都是用MSVC编译(包括mingW版)的,所以Creator的插件,必须使用MSVC编译,才能被识别.插件用什么编译的,建立项目就要使用对应的编译,才能识别出来.要想使用mingw,需要下载qt源代码用mingw编译安装. 3.用Qt打开qwt.pro,选择MSVC2017_32bit编译. 4.把生成的文件\designer\plugins\designer\

Python：matplotlib.pyplot

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,

caffe的python接口学习（7）：绘制loss和accuracy曲线

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

使用Echarts实现动态曲线图表

最近做的一个在线气象观测网站要实现一个需求:使用图表展示最近五天温湿度等气象要素的曲线变化具体效果参考:http://www.weatherobserve.com/showInfoIndex.jsp 图示如下(2016-5-25日的数据): 下面就详述一下实现过程吧(注:相较于原网页我隐去了很多内容,本实现过程就只专注于Echarts图表实现) 一: HTML页面部分,代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitio

Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro

[转帖]MATLAB曲线绘制及颜色类型

信号源产生的方法来源:http://www.2cto.com/kf/201401/270494.html matlab的checkerboard说明,GOOD! 来源:http://www.chinadmd.com/file/pxsxsrrwv3owooovx3ieprve_1.html 文本预览:1.读取某盘的图片比如你要读取E盘里的png 格式的图片 p1=dir('E:\*.p*');%自动读取文件夹里的png 所有图片 *.p*是寻找E盘下后缀第一个字为p的你当然可以改如果你的

Mschart应用之曲线图表spline

本文主要是Mschart应用之曲线图表spline,实现6个模拟数据的图表,其中数据源X轴为当前系统时间,Y轴是由随机函数产生的不同范围的随机数. 首先是自定义一个数据表,然后产生的数据添加到该数据表中,最后通过chart1.Series[0].Points.AddXY()函数把数据绘制到图表上. 在开始运行界面主要是通过Timer函数不断调用绘制图表,具体图表绘制函数在StartRun类之中,下面是开始运行界面. 开始运行界面后台代码: using System; using System.C

Bezier（贝塞尔）曲线简介

在计算机图形学中,Bezier曲线被广泛用于对平滑的曲线进行建模,对其有适当的了解是必要的.一条Bezier曲线由一系列控制点定义,称为曲线的阶数,由此可知,使用两个控制点()可以定义一条一阶Bezier曲线,三个控制点则是二阶,以此类推. Bezier曲线可以用递归的方式来定义,它是在控制点间反复地进行线性插值得到的参数曲线.一个简单的定义如下: 给定控制点,其定义了阶Bezier曲线其中有了这个定义,立即可以给出一个计算Bezier曲线上任意一点坐标的算法(一般来说,t在0到1之间),即

六行python代码的爱心曲线

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积

一.前述怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性. 第二个参数true,postitives是指预测的结果. 相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来

数据分析之matplotlib.pyplot模块

首先都得导模块. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame 一.绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2) y = x**2 plt.plot(x,y) 3,正弦图 x = np.ara

Python绘制温度变化曲线

导入必要的第三方库 from requests import get import matplotlib.pyplot as plt /usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment. warnings.warn('Matplotlib is b

使用plot_importance绘制特征重要性曲线

代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

python拟合数据，并通过拟合的曲线去预测新值的方法

from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): x_points = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5] y_points = [0,1,4,9,16,25] #实际函数关系式为:y=x^2 xnew = np.linspace(min(x_points),max(x_points),100) #新制作100个x值.(等差.list[]形式存储) tck =

matplotlib 入门之Pyplot tutorial

文章目录 pyplot 介绍修饰你的图案格式字符串 [color][marker][line] Colors Markers Line Styles 利用关键字作图(大概是数据映射到属性吧) 传入类别控制线的属性 Line2D的属性操作多figures和axes subplot(mnk) clf()清空当前figure, cla()情况当前axes. 加入Text Annotating text 非线性axes matplotlib教程学习笔记 pyplot 介绍 import matp

多分类-- ROC曲线

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

ROC曲线，AUC面积

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“

pyplot曲线名字

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