from matplotlib import pyplot as plt

def my_plot(title,
m, fcst, ax=None, uncertainty=True, plot_cap=True, xlabel='ds', ylabel='y', abnormal_points=None
):
"""Plot the Prophet forecast. Parameters
----------
m: Prophet model.
fcst: pd.DataFrame output of m.predict.
ax: Optional matplotlib axes on which to plot.
uncertainty: Optional boolean to plot uncertainty intervals.
plot_cap: Optional boolean indicating if the capacity should be shown
in the figure, if available.
xlabel: Optional label name on X-axis
ylabel: Optional label name on Y-axis Returns
-------
A matplotlib figure.
"""
if ax is None:
fig = plt.figure(facecolor='w', figsize=(10, 6))
ax = fig.add_subplot(111)
else:
fig = ax.get_figure() fcst_t = fcst['ds'].dt.to_pydatetime()
ax.plot(m.history['ds'].dt.to_pydatetime(), m.history['y'], 'k.', label='y')
ax.legend()
ax.plot(fcst_t, fcst['yhat'], ls='-', c='#0072B2', label='predicted y')
ax.legend()
ax.fill_between(fcst_t, 0, fcst['yhat_upper'],
color='#0072B2', alpha=0.2, label='predicted upper y')
# ax.plot(fcst_t, fcst['yhat_upper'], ls='--', color='#0072B2', alpha=0.2, label='predicted upper y')
ax.legend() if abnormal_points is not None:
ax.plot(abnormal_points['ds'], abnormal_points['y'], "rX", label='abnormal points')
ax.legend() ax.set_title(title)
ax.grid(True, which='major', c='gray', ls='-', lw=1, alpha=0.2)
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_ylabel(ylabel)
fig.tight_layout()
plt.savefig("png/{}.png".format(title))
return fig

python 绘图 异常点绘制使用 ax.plot(abnormal_points['ds'], abnormal_points['y'], "rX", label='abnormal points')的更多相关文章

  1. Python使用matplotlib绘制三维曲线

    本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib as mpl from mpl_toolkits. ...

  2. Python绘图matplotlib

    转自http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 Python图表绘制:matplotlib绘图库入门 matplotlib 是pyth ...

  3. Python 绘图与可视化 matplotlib(上)

    参考链接:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/9149762.html 更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947. ...

  4. python绘图:matplotlib和pandas的应用

    在进行数据分析时,绘图是必不可少的模式探索方式.用Python进行数据分析时,matplotlib和pandas是最常用到的两个库.1.matplotlib库的应用准备工作如下:打开ipython,输 ...

  5. Python绘图之matplotlib基本语法

    Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等.当然他也是可以画出3D图形的 ...

  6. Python绘图工具Plotly的简单使用

    1.Plotly被称为史上最好的绘图工具之一,为了更好的展示金融数据的复杂性. Plotly的官方网站为:https://plot.ly/ python量化的关键是金融数据可视化,无论是传统的K线图, ...

  7. Python使用plotly绘制数据图表的方法

    转载:http://www.jb51.net/article/118936.htm 本篇文章主要介绍了Python使用plotly绘制数据图表的方法,实例分析了plotly绘制的技巧. 导语:使用 p ...

  8. 【python笔记】使用matplotlib,pylab进行python绘图

    一提到python绘图,matplotlib是不得不提的python最著名的绘图库,它里面包含了类似matlab的一整套绘图的API.因此,作为想要学习python绘图的童鞋们就得在自己的python ...

  9. python实现并绘制 sigmoid函数,tanh函数,ReLU函数,PReLU函数

    Python绘制正余弦函数图像 # -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np impor ...

随机推荐

  1. Kali更新deb源

    vim /etc/apt/sources.list #中科大deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib ...

  2. ORM 关系对象映射 基础知识点

    优点: 1.ORM使我们通用的数据库变得更加的简单便捷. 2.可避免新手程序员写sql语句带来的性能问题. 1. 创建单表 2. 创建关键表 1). 一对一 2). 一对多 3). 多对多 创建表的语 ...

  3. 01: vue.js安装

    1.1 vue.js安装与基本使用 官网:https://cn.vuejs.org/ 1.使用之前,我们先来掌握3个东西是用来干什么的 1. npm: Nodejs下的包管理器. 2. webpack ...

  4. 网络安全、Web安全、渗透测试之笔经面经总结(三)

    本篇文章涉及的知识点有如下几方面: 1.什么是WebShell? 2.什么是网络钓鱼? 3.你获取网络安全知识途径有哪些? 4.什么是CC攻击? 5.Web服务器被入侵后,怎样进行排查? 6.dll文 ...

  5. POJ1144 Network(割点)题解

    Description A Telephone Line Company (TLC) is establishing a new telephone cable network. They are c ...

  6. css布局一屏幕的自适应高度

    css ;;list-style: none;} .top{height: 100px;background-color:orange;} .max{;background-color:skyblue ...

  7. 【TCP/IP详解 卷一:协议】第二十一章 TCP的超时与重传

    作为TCP的重头戏,本章节涉及了许多关于计算方面的内容,使用了大量的例子来指明一些观点. 我使用的理解方法是:通过别人的博客,以及实例结合进行理解,不然会很吃力. 21.1 引言 reliable T ...

  8. ICM Technex 2017 and Codeforces Round #400 (Div. 1 + Div. 2, combined) D. The Door Problem 2-SAT

    题目链接:http://codeforces.com/contest/776/problem/D D. The Door Problem time limit per test 2 seconds m ...

  9. hdu 1573 X问题 两两可能不互质的中国剩余定理

    X问题 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Desc ...

  10. Jmeter自动化测试 POST请求和GET请求用if控制器,可以二次开发源码,将请求方式通过数据源传入,就不需要做多余的判断

    Jmeter自动化测试 POST请求和GET请求用if控制器,可以二次开发源码,将请求方式通过数据源传入,就不需要做多余的判断 目前常用的做法: