pre
公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作、移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。成都創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開(kāi)放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來(lái)驚喜。成都創(chuàng)新互聯(lián)推出清苑免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
在函數(shù)擬合中，如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù)，那么目標(biāo)就是找到一組p，使得下面函數(shù)S的值最?。?/p>
這種算法稱(chēng)為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計(jì)算庫(kù)中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合計(jì)算。
此處利用該函數(shù)對(duì)一段弧線使用圓方程進(jìn)行了擬合，并通過(guò)Matplotlib模塊進(jìn)行了作圖，程序內(nèi)容如下：
Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊，此處首先用 import 語(yǔ)句
分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊，其中numpy模塊常用用與數(shù)組類(lèi)型的建立，讀入等過(guò)程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。
接下來(lái)我們需要讀入需要進(jìn)行擬合的數(shù)據(jù)，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù)：
其參數(shù)有：
進(jìn)行擬合時(shí)，首先我們需要定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)。對(duì)于圓的方程，我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個(gè)參數(shù)，方便起見(jiàn)用p來(lái)存儲(chǔ)：
緊接著就可以進(jìn)行擬合了， leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值：
返回的結(jié)果為一數(shù)組，分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等，這里只取擬合參數(shù)值。
leastsq() 的參數(shù)具體有：
輸出選項(xiàng)有：
最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線狀圖，可采用 pylab.plot() 函數(shù)：
pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入，其他參數(shù)可調(diào)控線條顏色，形狀，粗細(xì)以及對(duì)應(yīng)名稱(chēng)等性質(zhì)。視需求而定，此處不做詳解。
pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置，有無(wú)邊框等性質(zhì)。
pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋?zhuān)柚辽偬峁┳⑨寖?nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。
pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。
最終結(jié)果如下圖所示：
用Python作科學(xué)計(jì)算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標(biāo)題文字。
2，title設(shè)置標(biāo)題。
3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。
plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會(huì)阻礙程序運(yùn)行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會(huì)關(guān)閉。
plt.saveFig（）保存圖像。
面向?qū)ο罄L圖
1，當(dāng)前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。
subplot()繪制包含多個(gè)圖表的子圖。
configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。
可以通過(guò)修改配置文件更改對(duì)象屬性。
圖標(biāo)顯示中文
1，在程序中直接指定字體。
2， 在程序開(kāi)始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist對(duì)象
1，圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。
2，如何在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。
FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。
分為簡(jiǎn)單對(duì)象和容器對(duì)象，簡(jiǎn)單的Aritist是標(biāo)準(zhǔn)的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類(lèi)型包含許多簡(jiǎn)單的的 Aritist對(duì)象，使他們構(gòu)成一個(gè)整體，例如Axis,Axes,Figure等。
直接創(chuàng)建Artist對(duì)象進(jìn)項(xiàng)繪圖操作步奏：
1，創(chuàng)建Figure對(duì)象（通過(guò)figure（）函數(shù)，會(huì)進(jìn)行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）
2，為Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Axes對(duì)象。
3，調(diào)用Axes對(duì)象的方法創(chuàng)建各類(lèi)簡(jiǎn)單的Artist對(duì)象。
Figure容器
如何找到指定的Artist對(duì)象。
1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。
2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>
3，可通過(guò)transform修改坐標(biāo)原點(diǎn)。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐標(biāo)軸，坐標(biāo)網(wǎng)格，刻度標(biāo)簽，坐標(biāo)軸標(biāo)題等內(nèi)容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標(biāo)簽和刻度線。
1，可對(duì)曲線進(jìn)行插值。
2，fill_between()繪制交點(diǎn)。
3，坐標(biāo)變換。
4，繪制陰影。
5，添加注釋。
1，繪制直方圖的函數(shù)是
2，箱線圖（Boxplot）也稱(chēng)箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位
數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱(chēng)性以及分
布的分散程度等信息，特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。
3，餅圖就是把一個(gè)圓盤(pán)按所需表達(dá)變量的觀察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價(jià)于每個(gè)觀察
值的大小。
4,散點(diǎn)圖
5,QQ圖
低層繪圖函數(shù)
類(lèi)似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來(lái)畫(huà)線和點(diǎn)，來(lái)表達(dá)它們?cè)陧?yè)面上放置的位置以及其他各種特征。
在這一節(jié)中，我們會(huì)描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個(gè)頁(yè)面；然后我們講怎么在頁(yè)面上添加點(diǎn)，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。
繪圖區(qū)域與邊界
R在繪圖時(shí)，將顯示區(qū)域劃分為幾個(gè)部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個(gè)坐標(biāo)系，通過(guò)顯示出來(lái)的坐標(biāo)軸可以看到R使用的坐標(biāo)系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e用數(shù)字1到4表示。文字和標(biāo)簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。
添加對(duì)象
在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對(duì)象，下面是幾個(gè)有用的函數(shù)，以及對(duì)其功能的說(shuō)明。
?points(x, y, ...)，添加點(diǎn)
?lines(x, y, ...)，添加線段
?text(x, y, labels, ...)，添加文字
?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx
?abline(h=y, ...)，添加水平線
?abline(v=x, ...)，添加垂直線
?polygon(x, y, ...)，添加一個(gè)閉合的多邊形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)線段
?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)箭頭
?symbols(x, y, ...)，添加各種符號(hào)
?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說(shuō)明
對(duì)于氣象繪圖來(lái)講，第一步是對(duì)數(shù)據(jù)的處理，通過(guò)各類(lèi)公式，或者統(tǒng)計(jì)方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標(biāo)數(shù)據(jù)。
按照氣象統(tǒng)計(jì)課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計(jì)方法的對(duì)應(yīng)函數(shù)：
在計(jì)算氣候態(tài)，區(qū)域平均時(shí)均要使用到求均值函數(shù)，對(duì)應(yīng)NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)
numpy.mean(a, axis, dtype)
假設(shè)a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么
需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測(cè)，在NCL中，使用求均值函數(shù)會(huì)自動(dòng)略過(guò)，而在python中，當(dāng)任意一數(shù)與缺測(cè)(np.nan)計(jì)算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan
因此，當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時(shí)[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5
同樣的，求某數(shù)組最大最小值時(shí)也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來(lái)補(bǔ)充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的計(jì)算函數(shù)也可以通過(guò)在前邊加‘nan’來(lái)使用。
另外，
也可以直接將a中缺失值全部填充為0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)dim_standardize()
其實(shí)也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。
皮爾遜相關(guān)系數(shù)：
相關(guān)可以說(shuō)是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實(shí)現(xiàn)相關(guān)計(jì)算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來(lái)計(jì)算相關(guān)系數(shù)：
這個(gè)函數(shù)缺點(diǎn)和有點(diǎn)都很明顯，優(yōu)點(diǎn)是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進(jìn)一步計(jì)算置信度。而缺點(diǎn)則是該函數(shù)只支持兩個(gè)一維數(shù)組的計(jì)算，也就是說(shuō)當(dāng)我們需要計(jì)算一個(gè)場(chǎng)和一個(gè)序列的相關(guān)時(shí)，我們需要循環(huán)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中為regcoef()函數(shù))
同樣推薦Scipy庫(kù)中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：
slop: 回歸斜率
intercept：回歸截距
r_value： 相關(guān)系數(shù)
p_value： P值
std_err： 估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差
直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗(yàn)的過(guò)程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計(jì)算。
2018-05-04 11:11:36
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
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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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