python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

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122點(diǎn)贊

qiurisiyu2016

碼齡7年

關(guān)注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?

format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結(jié)果

**kwards：?

color 顏色?

linestyle 線條樣式?

marker 標(biāo)記風(fēng)格?

markerfacecolor 標(biāo)記顏色?

markersize 標(biāo)記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結(jié)果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結(jié)果

plt.plot()參數(shù)設(shè)置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設(shè)置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫(huà)板對(duì)象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度f(wàn)loat value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點(diǎn)的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x，y值，將其打印出來(lái)

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來(lái)畫(huà)圖，自定義畫(huà)布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結(jié)果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結(jié)果：

3、plt.subplot(222)

將figure設(shè)置的畫(huà)布大小分成幾個(gè)部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫(huà)布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫(huà)布整個(gè)輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫(huà)布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫(huà)布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫(huà)布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫(huà)布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍

如

plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20

5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結(jié)果

6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫(huà)圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設(shè)置標(biāo)題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設(shè)置X軸標(biāo)簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對(duì)應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對(duì)應(yīng)到該figure

#設(shè)置Y軸標(biāo)簽

plt.ylabel('Y')

#畫(huà)散點(diǎn)圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫(huà)散點(diǎn)圖是在對(duì)figure進(jìn)行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設(shè)置圖標(biāo)

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫(huà)的圖

plt.show()

結(jié)果

7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫(huà)出來(lái)）

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫(kù)來(lái)進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調(diào)用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個(gè)，只有第一個(gè)是必須的，后面四個(gè)可選

arr: 需要計(jì)算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項(xiàng)，默認(rèn)為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類(lèi)型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定

bins: 返回各個(gè)bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個(gè)bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個(gè)list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結(jié)果：

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個(gè)柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個(gè)柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個(gè)象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

文章知識(shí)點(diǎn)與官方知識(shí)檔案匹配

Python入門(mén)技能樹(shù)基礎(chǔ)語(yǔ)法函數(shù)

211242 人正在系統(tǒng)學(xué)習(xí)中

打開(kāi)CSDN APP，看更多技術(shù)內(nèi)容

plt的一些函數(shù)的使用_班花i的博客_plt函數(shù)

plt.函數(shù) Fwuyi的博客 6513 1plt.figure( )函數(shù):創(chuàng)建畫(huà)布 2plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名"):繪制點(diǎn)和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù),y是y軸數(shù)據(jù),xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線...

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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()有一個(gè)cmap參數(shù),即指定顏色映射規(guī)則。默認(rèn)的cmap即顏料板是十色環(huán) 哪怕是單通道圖,值在0-1之間,用plt.imshow()仍然可以顯示彩色圖,就是因?yàn)轭伾成涞年P(guān)...

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對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解

今天小編就為大家分享一篇對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

plt.plot()函數(shù)詳解

plt.plot()函數(shù)詳細(xì)介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說(shuō)明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫(huà)多條曲線 format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標(biāo)記字符組成 顏色字符 'b' 藍(lán)色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.

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python圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)(plt庫(kù)函數(shù)說(shuō)明)_小草莓爸爸的博客_p...

1.畫(huà)圖(plt庫(kù))1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整個(gè)圖標(biāo)的標(biāo)題 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...

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plt的一些函數(shù)使用_neo3301的博客_plt函數(shù)

1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x軸數(shù)據(jù),y軸數(shù)據(jù),format_string控制曲線的格式字串 format_string 由顏色字符,風(fēng)格字符,和標(biāo)記字符 import matplotlib.pyplot as plt ...

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最新發(fā)布 python plt 繪圖詳解（plt.版本）

python plt繪圖詳解

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python圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)（plt庫(kù)函數(shù)說(shuō)明）

import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎(chǔ)用法，包括直方圖

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plt.subplot() 函數(shù)解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個(gè)參數(shù),將整個(gè)繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對(duì)子圖進(jìn)行編號(hào)。

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...中plt的畫(huà)圖函數(shù)_Ethan的博客的博客_python的plt函數(shù)

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應(yīng)方式 說(shuō)明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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plt.函數(shù)

1 plt.figure( ) 函數(shù)：創(chuàng)建畫(huà)布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名")：繪制點(diǎn)和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù)，y是y軸數(shù)據(jù)，xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線條顏色、點(diǎn)類(lèi)型、線類(lèi)型三個(gè)部分。向參數(shù)label傳入圖例名，使用plt.legend( )創(chuàng)建圖例。 2.1 畫(huà)一條含x、y的線條 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y

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Python深度學(xué)習(xí)入門(mén)之plt畫(huà)圖工具基礎(chǔ)使用（注釋詳細(xì)，超級(jí)簡(jiǎn)單）

Python自帶的plt是深度學(xué)習(xí)最常用的庫(kù)之一，在發(fā)表文章時(shí)必然得有圖作為支撐，plt為深度學(xué)習(xí)必備技能之一。作為深度學(xué)習(xí)入門(mén)，只需要掌握一些基礎(chǔ)畫(huà)圖操作即可，其他等要用到的時(shí)候看看函數(shù)API就行。 1 導(dǎo)入plt庫(kù)（名字長(zhǎng)，有點(diǎn)難記） import matplotlib.pyplot as plt 先隨便畫(huà)一個(gè)圖，保存一下試試水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn

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python畫(huà)圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt

figure()函數(shù)可以幫助我們同時(shí)處理生成多個(gè)圖,而subplot()函數(shù)則用來(lái)實(shí)現(xiàn),在一個(gè)大圖中,出現(xiàn)多個(gè)小的子圖。 處理哪個(gè)figure,則選擇哪個(gè)figure,再進(jìn)行畫(huà)圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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plt.plot()函數(shù)_安之若醇的博客_plt.plot()函數(shù)

plt.plot()函數(shù)是matplotlib.pyplot用于畫(huà)圖的函數(shù)傳一個(gè)值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)當(dāng)x省略的時(shí)候,默認(rèn)[0,1…,N-1]遞增可以傳元組也可以傳...

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python畫(huà)圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)

python中的繪圖工具 ：matplotli，專(zhuān)門(mén)用于畫(huà)圖。 一. 安裝與導(dǎo)入 工具包安裝：conda install matplotli 導(dǎo)入：import matplotlib.pyplot as plt 畫(huà)圖主要有：列表繪圖；多圖繪圖；數(shù)組繪圖 二. 列表繪圖 1. 基礎(chǔ)繪圖：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()

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python中plt的含義_對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說(shuō)明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...

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Python中plt繪圖包的基本使用方法

其中，前兩個(gè)輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標(biāo)，plot函數(shù)將提供的坐標(biāo)點(diǎn)連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個(gè)元組值，表示空白畫(huà)布的橫縱坐標(biāo)比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標(biāo)軸的步長(zhǎng)和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標(biāo)軸、y坐標(biāo)軸和圖標(biāo)的標(biāo)題信息。的數(shù)據(jù)處理時(shí)，發(fā)現(xiàn)了自己對(duì)plt的了解和使用的缺失，因此進(jìn)行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...

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python-plt.xticks與plt.yticks

栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對(duì)應(yīng)顯

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plt繪圖總結(jié)

matplotlib繪圖

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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)

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熱門(mén)推薦 python plt 畫(huà)圖

使用csv數(shù)據(jù)文件在百度網(wǎng)盤(pán) import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 轉(zhuǎn)換成日期格式，即由 1948/1/1 轉(zhuǎn)換為 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...

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python數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)步驟,Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解

Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解更多python視頻教程請(qǐng)到菜鳥(niǎo)教程畫(huà)分布圖代碼示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...

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matplotlib-plt.plot用法

文章目錄 英語(yǔ)好的直接參考這個(gè)網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線條或標(biāo)記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點(diǎn)的水平/垂直坐標(biāo)。x值是可選的，默認(rèn)為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標(biāo)量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨(dú)的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮

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python Plt學(xué)習(xí)

plt的簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)

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plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別

問(wèn)題：plt.imshow()無(wú)法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負(fù)責(zé)對(duì)圖像進(jìn)行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來(lái)。 ...

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python題庫(kù)刷題網(wǎng)站_python在線刷題網(wǎng)站

{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對(duì)外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺(tái)；社區(qū)覆蓋了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫(kù)、微服務(wù)、安全、開(kāi)發(fā)與運(yùn)維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...

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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例

Matplotlib是Python中的一個(gè)庫(kù)，它是數(shù)字的-NumPy庫(kù)的數(shù)學(xué)擴(kuò)展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫(kù)的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當(dāng)前刻度位置和標(biāo)簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...

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python的plt函數(shù)_plt.plot畫(huà)圖函數(shù)

[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標(biāo)的名稱(chēng)以及對(duì)應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函數(shù)

寫(xiě)評(píng)論

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獲取t分布值能用python方法來(lái)完成嗎

Tuple 是不可變 list。 一旦創(chuàng)建了一個(gè) tuple 就不能以任何方式改變它。x = T[0] ,y =T[1]是取不到數(shù)據(jù) T = Generic.GetScreenSize(msName)(x,y)=T #這樣才能取到數(shù)據(jù)

python 怎么求標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布某個(gè)值

示例：

1、from numpy import *;

2、def rand_Matrix():

3、randArr=random.randn(2,3);

4、randMat=mat(randArr);

5、return randMat;

一種結(jié)果如下:

1、matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071],

2、[-0.75507988,? 0.80393683, -0.31790917]])

擴(kuò)展資料

Python正態(tài)分布概率計(jì)算方法：

def st_norm(u):

'''標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布'''

import math

x=abs(u)/math.sqrt(2)

T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,

0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)

E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))

for i,a in enumerate(T)])),-16)

p=0.5-0.5*E if u0 else 0.5+0.5*E

return(p)

def norm(a,sigma,x):

'''一般正態(tài)分布'''

u=(x-a)/sigma

return(st_norm(u))

while 1:

'''輸入一個(gè)數(shù)時(shí)默認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

輸入三個(gè)數(shù)(空格隔開(kāi))時(shí)分別為期望、方差、x

輸入 stop 停止'''

S=input('please input the parameters:\n')

if S=='stop':break

try:

L=[float(s) for s in S.split()]

except:

print('Input error!')

continue

if len(L)==1:

print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))

elif len(L)==3:

print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))

else:

print('Input error!')

均值t檢驗(yàn)不顯著,但回歸結(jié)果顯著

概念區(qū)別：T檢驗(yàn)，亦稱(chēng)student檢驗(yàn)(Student's test)，主要用于樣本含量較小(例如n30)，總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布資料。Z檢驗(yàn)是一般用于大樣本(即樣本容量大于30)平均值差異性檢驗(yàn)的方法。它是用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的理論來(lái)推斷差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)平均數(shù)的差異是否顯著。

區(qū)別一：z檢驗(yàn)適用于變量符合z分布的情況，而t檢驗(yàn)適用于變量符合t分布的情況；

區(qū)別二：t分布是z分布的小樣本分布，即當(dāng)總體符合z分布時(shí)，從總體中抽取的小樣本符合t分布，而對(duì)于符合t分布的變量，當(dāng)樣本量增大時(shí)，變量數(shù)據(jù)逐漸向z分布趨近；

區(qū)別三：z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)都是均值差異檢驗(yàn)方法，但t分布逐漸逼近z分布的特點(diǎn)，t檢驗(yàn)的運(yùn)用要比z檢驗(yàn)更廣泛，因?yàn)榇笮颖緯r(shí)都可以用t檢驗(yàn)，而小樣本時(shí)z檢驗(yàn)不適用。SPSS里面只有t檢驗(yàn)，沒(méi)有z檢驗(yàn)的功能模塊。

注意：

①t檢驗(yàn)是對(duì)各回歸系數(shù)的顯著性所進(jìn)行的檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)還可以用來(lái)檢驗(yàn)樣本為來(lái)自一元正態(tài)分布的總體的期望，即均值；和檢驗(yàn)樣本為來(lái)自二元正態(tài)分布的總體的期望是否相等?？傮w方差未知時(shí)，一般檢驗(yàn)用t檢驗(yàn)。

②z檢驗(yàn)是一般用于大樣本(即樣本容量大于30)平均值差異性檢驗(yàn)的方法。它是用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的理論來(lái)推斷差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)平均數(shù)的差異是否顯著。當(dāng)已知標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，驗(yàn)證一組數(shù)的均值是否與某一期望值相等時(shí)，用z檢驗(yàn)。

424abfbb861c26251b878ed8b1956477.png

上表中t'和Z'分別表示近似t檢驗(yàn)和近似Z檢驗(yàn)。

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Java基礎(chǔ)--6--數(shù)組

1、理論基礎(chǔ) 程序=算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 算法：解決問(wèn)題的流程。第一步、第二步、第三步……干什么。有順序、分支、循環(huán)三種方式。 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：把數(shù)據(jù)按特定的某種結(jié)構(gòu)保存，設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是解決問(wèn)題的前提。 數(shù)組就是最基本的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它用來(lái)存儲(chǔ)一系列數(shù)據(jù)，其中的每一項(xiàng)都具有相同的基本數(shù)據(jù)類(lèi)型、類(lèi)或相同的父類(lèi)，每一項(xiàng)都有自己的位置，因此可以通過(guò)下標(biāo)來(lái)進(jìn)行定位。 數(shù)組的定義： 1、相同數(shù)據(jù)類(lèi)型的元素組成的集合。 2、元素按照線性順序排列。即一個(gè)挨一個(gè)，中間不能有空缺。 3、可以通過(guò)元素所在位置的順序號(hào)做標(biāo)識(shí)來(lái)訪

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python t檢驗(yàn)顯著差異_基于python的顯著性檢驗(yàn)

需要用到numpy庫(kù)import numpy as npimport scipy.stats as statsimport scipy.optimize as opt首先我們來(lái)創(chuàng)造兩個(gè)數(shù)組作為測(cè)試數(shù)據(jù)n = 200norm_dist = stats.norm(loc=0.5, scale=10) #構(gòu)造一個(gè)正態(tài)分布，均值為0.5，標(biāo)準(zhǔn)差為10 “標(biāo)準(zhǔn)差”也稱(chēng)“均方差”，是“方差”開(kāi)根號(hào)dat ...

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python t檢驗(yàn)顯著差異_兩組數(shù)據(jù)的均值是否具有顯著差異的T檢驗(yàn)

最近在做分析的時(shí)候，遇到了T檢驗(yàn)，然而對(duì)于沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景的人來(lái)說(shuō)完全不知如何下手當(dāng)然了，遇到問(wèn)題第一反應(yīng)就是百度。果然百度出來(lái)了很多鏈接，當(dāng)時(shí)第一次直接選擇了用Excel去做T檢驗(yàn)。下面是源數(shù)據(jù)LongevityNon-Longevity0.1662020310.1768211010.1607662080.1515766750.1577920.169683150.1495972250.135975...

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python中的T檢驗(yàn)

在python中，檢驗(yàn)常常是調(diào)用scipy.stats進(jìn)行計(jì)算（官方文檔：） T檢驗(yàn)也是分為三大塊： 單樣本T檢驗(yàn) 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 配對(duì)樣本T檢驗(yàn) 1、先說(shuō)單樣本T檢驗(yàn)，我們先通過(guò)numpy生成一些正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，然后看下單樣本T檢驗(yàn) from sci...

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python代碼大全p-基于python實(shí)現(xiàn)計(jì)算兩組數(shù)據(jù)P值

我們?cè)谧鯝/B試驗(yàn)評(píng)估的時(shí)候需要借助p_value,這篇文章記錄如何利用python計(jì)算兩組數(shù)據(jù)的顯著性。一、代碼# TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-'''# Created on 2020-05-20 20:36# TTest.py# @author: huiwenhua'''## Import the packagesimport numpy as npfrom ...

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正太分布檢驗(yàn)-python金融

正太分布檢驗(yàn)-python金融應(yīng)用 嚴(yán)格的檢驗(yàn)過(guò)程。函數(shù)normality_tests包括三種不同的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) Skewness Test(skewtest)：這個(gè)方式檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)的偏度是否是正態(tài)的（也就是偏度是否為0）。 Kurtosis Test(kurtosistest)：這個(gè)方式檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)的峰度是否為正態(tài)的（也就是接近于0） Normality Test(normaltest）：將上述兩種方式結(jié)合起來(lái)檢驗(yàn)正態(tài)性。 因?yàn)閜值超過(guò)0.05，因此，我們可以認(rèn)為數(shù)據(jù)集是正態(tài)分布的。 最后，我們來(lái)檢驗(yàn)期末的值

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python t檢驗(yàn)_T檢驗(yàn)第二篇（SPSS，SAS，R，Python） 配對(duì)T檢驗(yàn)

廢話不多說(shuō)，直接開(kāi)始進(jìn)入配對(duì)T檢驗(yàn)簡(jiǎn)單的說(shuō)配對(duì)T檢驗(yàn)就是單樣本T檢驗(yàn)的變形。用觀察組和對(duì)照組相減。得到的差值做單樣本T檢驗(yàn)。例：為研究某鐵劑治療和飲食治療營(yíng)養(yǎng)性缺鐵性貧血的效果，將16名患者按年齡、體重、病程和病情相近的原則配成8對(duì)，分別使用飲食療法和補(bǔ)充鐵劑治療的方法，3個(gè)月后測(cè)得兩組患者血紅蛋白質(zhì)如表3-1，問(wèn)兩種方法治療后患者的血紅蛋白值有無(wú)差別?1.SASSAS語(yǔ)句：data ex3_2;...

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卡方T檢驗(yàn)的計(jì)算公式_數(shù)據(jù)分析，從T檢驗(yàn)開(kāi)始（獨(dú)立）

問(wèn)題“沒(méi)有比較就沒(méi)有傷害，沒(méi)有比較就沒(méi)有差異”——差異檢驗(yàn)，其實(shí)質(zhì)是比較均值之間的差異，例如不同性別在網(wǎng)絡(luò)成癮上有無(wú)差異、不同年級(jí)在學(xué)習(xí)成績(jī)上有無(wú)差異、不同年級(jí)在性別上的差異等。SPSS軟件中關(guān)于差異檢驗(yàn)主要包括T檢驗(yàn)(單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、配對(duì)樣本T檢驗(yàn))、單因素方差分析(ANOVA)、卡方檢驗(yàn)。接下來(lái)要介紹的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。分析與解釋差異檢驗(yàn)三部曲：T檢驗(yàn)、單因素方差分析和卡...

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檢驗(yàn)均值和方差是否顯著改變——Python

一、思想： 將數(shù)據(jù)集依據(jù)時(shí)間段劃分成兩部分： 前期數(shù)據(jù)，用作計(jì)算前期的均值和方差； 近期數(shù)據(jù)，用作計(jì)算近期的均值和方差。 二、檢驗(yàn)的步驟： 01-判斷整體是否服從正態(tài)分布 02-服從：均值——t分布；方差檢驗(yàn)——F分布 03-不服從：均值——曼惠特尼檢驗(yàn)；方差檢驗(yàn)——Kruskal-Wallis H檢驗(yàn) 三、判定方法： 在n次判別的n個(gè)結(jié)果中，老化/非老化的一方判別要達(dá)到設(shè)定的次數(shù)，才能判斷均值或者方差發(fā)生了顯著改變。 四、實(shí)例演示： # 導(dǎo)入庫(kù) import psycopg2 import pand

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均值差異大但是t檢驗(yàn)不顯著_連續(xù)變量假設(shè)檢驗(yàn) 之 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)

統(tǒng)計(jì)概述在醫(yī)學(xué)科學(xué)研究中，通常會(huì)采用配對(duì)設(shè)計(jì)來(lái)提高研究效率。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的目的是用于檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)樣本(配對(duì)數(shù)據(jù))是否來(lái)自相同均值的總體，也就是檢驗(yàn)配對(duì)樣本差值的總體均數(shù)與總體均數(shù)0的差異是否統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。關(guān)于配對(duì)設(shè)計(jì)，主要有以下幾種情況：(1)同一受試對(duì)象處理前后的數(shù)據(jù)(2)同一受試對(duì)象兩個(gè)部位的數(shù)據(jù)(3)同一樣品用兩種方法(儀器等)檢驗(yàn)的結(jié)果(4)配對(duì)的兩個(gè)受試對(duì)象分布接受進(jìn)行兩種處理后的數(shù)據(jù)。...

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均值差異大但是t檢驗(yàn)不顯著_T檢驗(yàn)原理及介紹

T檢驗(yàn)原理及應(yīng)用介紹一、T檢驗(yàn)的應(yīng)用場(chǎng)景：應(yīng)用場(chǎng)景：可以用于研究工藝更改前后對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量是否有顯著提高；研究不同的熱處理溫度對(duì)于產(chǎn)品性能，晶粒度等是否有明顯效果；研究不同的設(shè)備或人員對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量的影響是否有差異等等。二、基本統(tǒng)計(jì)概念介紹v均值比較：基礎(chǔ)分析手段，用來(lái)判斷樣本均值與總計(jì)均值是否具有顯著性差異；使用t檢驗(yàn)樣本量比較小，一般要小于30，但是如果大于...

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python流式數(shù)據(jù)處理_Python - Toolz - 流式分析（Streaming Analytics）工具

Python - Toolz - 流式分析(Streaming Analytics)工具21 August 2014Toolz 可以用于編寫(xiě)分析大型數(shù)據(jù)流腳本，它支持通用的分析模式，如通過(guò)純函數(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選(Selection)，分組(Grouping)，化簡(jiǎn)(Reduction)以及連表(Joining)。這些函數(shù)通常可以模擬類(lèi)似其他數(shù)據(jù)分析平臺(tái)(如 SQL 和 Panda)的類(lèi)似操作行為。...

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均值差異大但是t檢驗(yàn)不顯著_檢驗(yàn)功效（Power）與樣本量

在進(jìn)行完假設(shè)檢驗(yàn)后，我們得到了P值小于0.05的結(jié)論，那么我們可以就此拒絕原假設(shè)嗎？其實(shí)是不行的，因?yàn)槲覀冞€必須要對(duì)這個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)的檢出力和功效進(jìn)行考察。在假設(shè)檢驗(yàn)中，β代表第二類(lèi)錯(cuò)誤（當(dāng)原假設(shè)為假，而我們卻接受了原假設(shè)）發(fā)生的概率。那么，當(dāng)原假設(shè)為假，我們正確拒絕原假設(shè)的概率就是1-β，這個(gè)值就叫做檢驗(yàn)功效（Power）。顯著性水平α是允許犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率，當(dāng)這個(gè)概率我們?cè)O(shè)置的很小時(shí)（比如從0....

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均值差異大但是t檢驗(yàn)不顯著_T檢驗(yàn)Z檢驗(yàn)AB test一網(wǎng)打盡！

作為一名假統(tǒng)計(jì)人，來(lái)介紹一下什么是T檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)，再拓展到工業(yè)界里經(jīng)常提到的AB test吧?；仡橳檢驗(yàn)和Z檢驗(yàn)的原理和方法流程有助于AB test噢！1. 什么是T檢驗(yàn)？1） 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的解釋?zhuān)褐饕糜跇颖竞枯^小（例如n30），總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布的檢驗(yàn)。2） 那他有什么用呢？i） 比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否顯著差異ii） 比較在不同時(shí)期的同一組數(shù)據(jù)中的均值是否顯著差異iii） 比較該...

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均值差異大但是t檢驗(yàn)不顯著_均值比較與t檢驗(yàn)

第3章均值比較與t檢驗(yàn)(t代表平均值間的差距p代表的是可信度)3.1樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn)在實(shí)際工作中,我們往往需要檢驗(yàn)一個(gè)樣本平均數(shù)與已知的總體平均數(shù)是否有顯著差異,即檢驗(yàn)該樣本是否來(lái)自某一總體,已知的總體平均數(shù)一般為一些公認(rèn)的理論數(shù)值、經(jīng)驗(yàn)數(shù)值或期望數(shù)值,比較的目的是推斷樣本所代表的未知總體均數(shù)與已知總體均數(shù)有無(wú)差別。例題：已知玉米單交種群?jiǎn)?05的平均穗重為300g，噴藥后隨機(jī)...

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熱門(mén)推薦 T檢驗(yàn)：兩樣本數(shù)據(jù)的差異性

我最近在研究TCGA的RNAseq數(shù)據(jù)表達(dá)差異性的分析，常用的并且最簡(jiǎn)單的方法是統(tǒng)計(jì)量T檢驗(yàn)。下面用一個(gè)例子來(lái)驗(yàn)證T檢驗(yàn)的弊端問(wèn)題所在。兩配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)是利用來(lái)自?xún)蓚€(gè)總體的配對(duì)樣本，推斷總體的兩個(gè)均值是否顯著差異，從而推斷兩個(gè)總體是否存在差異。前提，我們是假定總體是服從正態(tài)分布的，X N(u1,σ21)X~N(u_{1},\sigma_{1}^{2}) 原假設(shè)：H0:u1?u2=0H_{0}:

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比較兩組數(shù)據(jù)的差異用什么圖更直觀_第四節(jié) 單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理...

單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)是單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的一種，特點(diǎn)如下:實(shí)驗(yàn)中只有一個(gè)自變量，自變量一般有兩個(gè)或以上水平如果自變量有3個(gè)水平，實(shí)驗(yàn)就有3組如果每組被試為5名，則總被試量為3*5=15隨機(jī)抽取15名被試，并隨即分配到3個(gè)實(shí)驗(yàn)組，每名被試只接受一種水平的實(shí)驗(yàn)處理一般來(lái)說(shuō)，單因素隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)會(huì)應(yīng)用在以下兩種情況（數(shù)字使用上文數(shù)字，方便理解）：隨機(jī)選擇15個(gè)同質(zhì)的被試，并隨機(jī)分配到3個(gè)不同水平的實(shí)驗(yàn)處理中，每...

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均值差異大但是t檢驗(yàn)不顯著_如何理解均值差異性檢驗(yàn)：方差分析？

均值差異性檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)分析的重要部分，在各行各業(yè)都有廣泛應(yīng)用，例如，驗(yàn)證某種新藥是否有效；某個(gè)工藝改進(jìn)是否能成功；某產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)措施是否起作用等。均值差異性檢驗(yàn)的另一個(gè)方法：方差分析，它與Z檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)的差別在哪里呢？在數(shù)據(jù)分析中，針對(duì)單因素雙水平(上面提到的兩個(gè)例子)的均值差異顯著性檢驗(yàn)適用Z檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)，但更多的情況是針對(duì)單因素多水平、多因素多水平的均值差異顯著性檢驗(yàn)，Z檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)的比較就不再方...

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最新發(fā)布 T檢驗(yàn)與Z檢驗(yàn)的區(qū)別

概念區(qū)別：T檢驗(yàn)，亦稱(chēng)student t檢驗(yàn)（Student's t test），主要用于樣本含量較?。ɡ鏽30），總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布資料。Z檢驗(yàn)是一般用于大樣本(即樣本容量大于30)平均值差異性檢驗(yàn)的方法。它是用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的理論來(lái)推斷差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)平均數(shù)的差異是否顯著。 區(qū)別一：z檢驗(yàn)適用于變量符合z分布的情況，而t檢驗(yàn)適用于變量符合t分布的情況； 區(qū)別二：t分布是z分布的小樣本分布，即當(dāng)總體符合z分布時(shí)，從總體中抽取的小樣本符合t分布，而對(duì)于符合t分布的變量，