有时默认的图例位置不符合我们的需要,那么我们可以使用下面的代码对legend位置进行调整. plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2)) 其中,第一个参数loc,设置它可以遵循以下的表格 String Number upper right 1 upper left 2 lower left 3 lower right 4 right 5 center left 6 center right 7 lower cent

  使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线 代码如下: ####################### PlotKS ########################## def PlotKS(preds, labels, n, asc): # preds is score: asc=1 # preds is prob: asc=0 pred = preds # 预测值 bad = labe

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

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

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 30 13:24:00 2015 @author: jx_luo """ from pandas import DataFrame, Series import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as

作为新手,在面对广泛应用于企业级应用开发的 Java.游戏客户端开发的 C++.嵌入式开发的 C.人工智能领域的 Python 等数百种编程语言时,你会如何选择自己的第一门编程语言? 作者 | JACE HARR 译者 | 姜松浩 责编 | 屠敏 出品 | CSDN(ID:CSDNNews) 以下为译文: 刚入行的程序员总是询问他们应该从哪种语言开始,我告诉他们,他们应该首先学习 Python.以下是使用 Python 开始自学编程去探险的一些原因! 1.它应用广泛,可用于各种领域. Pytho

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

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives

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 =

何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便.多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准.因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀. 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状.比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法. 道格拉斯-普克(Douglas-Pe

前段时间看了一期<最强大脑>,里面展示了各种繁花曲线组合成的非常美丽的图形,一时心血来潮,想尝试自己用代码绘制繁花曲线,想怎么组合就怎么组合. 真实的繁花曲线使用一种称为繁花曲线规的小玩意绘制,繁花曲线规由相互契合的大小两个圆组成,用笔插在小圆上的一个孔中,紧贴大圆的内壁滚动,就可以绘制出漂亮的图案. 这个过程可以做一个抽象:有两个半径不相等的圆,大圆位置固定,小圆在大圆内部,小圆紧贴着大圆内壁滚动,求小圆上的某一点走过的轨迹. 进一步分析,小圆的运动可以分解为两个部分:小圆圆心绕大圆圆心公转

在<QWT在QtCreator中的安装与使用>一文中,我们完成了QWT的安装,这篇文章我们讲讲基础曲线的绘制功能. 首先,我们新建一个Qt应用程序,然后一路默认即可.这时,你会发现总共有:mainwindow.h,mainwindow.cpp,main.cpp,mainwindow.ui四个文件. 然后,选中项目,添加新文件,添加一个c++类,我们假设命名为PlotLines,基类选择QwtPlot,选择继承自QWidget. 接着,在pro文件中添加 INCLUDEPATH +=D:\Qt\

Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 玫瑰曲线 文字描述 平面内,围绕某一中心点平均分布整数个正弦花瓣的曲线. 数学描述 在极坐标下可表示为ρ=a*sin(nθ),a为定长,n为整数. 图形描述 在极坐标系中,以下方程表示的曲线称为玫瑰曲线: r = sin ( k θ ) 或 r = cos ( k θ ) 当 k 是奇数时,玫瑰曲线有 k 个花瓣:当 k 是偶数时,玫瑰曲线有 2k 个花瓣.执行

花纹的生成可以使用贴图的方式,同样也可以使用方程,本文列出了几种常用曲线的方程式,以取代贴图方式完成特定花纹的生成. 注意极坐标的使用................. 前面部分基础资料,参考:Python:Matplotlib 画曲线和柱状图(Code) Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 顾名思义,蝴蝶曲线(Butterfly curve )就是曲线形状如同蝴蝶.蝴蝶曲线如图所示,以方程描述,

在<QWT在QtCreator中的安装与使用>一文中,我们完成了QWT的安装,这篇文章我们讲讲基础曲线的绘制功能. 首先,我们新建一个Qt应用程序,然后一路默认即可.这时,你会发现总共有:mainwindow.h,mainwindow.cpp,main.cpp,mainwindow.ui四个文件. 然后,选中项目,添加新文件,添加一个c++类,我们假设命名为PlotLines,基类选择QwtPlot,选择继承自QWidget. 接着,在pro文件中添加 INCLUDEPATH +=D:\Qt\

1.手写bezier公式,生成bezier代码, 如果给的点数过多,则会生成一半bezier曲线,剩下的一半就需要进行拼接: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import bezier b_xs = [] b_ys = [] # xs表示原始数据 # n表示阶数 # k表示索引 def one_bezier_curve(a, b, t): return (1 - t) * a + t * b def n_bezier_curv

科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个

老猿Python博文目录 老猿Python博客地址 QFrame类有四个跟宽度相关的属性,分别是width.lineWidth.midLineWidth以及frameWidth属性.width是整个QFrame的几何图形的宽度,其他三个用于定义一个Frame的边界的宽度. 我们使用一个显示自身的QLable相关数据的图例来说明. 这个案例内,相关属性设置如下: 从该图形派生的自定义类构造方法如下: class w_mainWin(mainWin.Ui_Form,QtWidgets.QWidget

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_