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. QtQuickcontrols2控件使用参考

    随着Qt的版本升级,其自带的controls控件库也不断升级,目前已经到了2.3的版本.本文通过解读Qt自带的gallery例程,说明新版本controls控件库的相关特性.其具体位置于: 因为相关的 ...

  2. Android实践项目汇报(二)

    Google天气客户端 本周学习计划 学习布局控件和XML解析的相关知识. 看懂程序代码. 把借鉴代码成功导入到Android Studio中并运行成功. 实际完成情况 我学习到布局控件XML在res ...

  3. flash,sram

    flash写入的内容不会因电源关闭而失去,读取速度慢,成本较低,一般用作程序存储器或者低速数据读取的情况. sram有最快的读写速度,但电源掉落后其内容也会失去,价格昂贵,一般用作cpu的二级缓存,内 ...

  4. Autoafc 手动获取接口实例

    demo: using Autofac; using Autofac.Integration.Mvc; using Rongzi.RZR.Huoke.Repository; using Rongzi. ...

  5. JavaScript:正则表达式 问号

    问号 1.?表示重复前面内容的0次或一次(但尽可能多重复) var reg=/abc?/g; var str="abcdabcaba"; console.log(str.match ...

  6. win7系统远程桌面无法正常连接

    我的电脑--属性--远程设置:初步设置: 此外还需要确认服务是否开启

  7. LA 4329 乒乓比赛

    https://vjudge.net/problem/UVALive-4329 题意: 一条大街上住着n个兵乓球爱好者,经常组织比赛切磋技术.每个人都有一个不同的技能值ai.每场比赛需要3个人:两名选 ...

  8. UVa 1395 苗条的生成树(Kruskal+并查集)

    https://vjudge.net/problem/UVA-1395 题意: 给出一个n结点的图,求苗条度(最大边减最小边的值)尽量小的生成树. 思路: 主要还是克鲁斯卡尔算法,先仍是按权值排序,对 ...

  9. UVa 1606 两亲性分子

    https://vjudge.net/problem/UVA-1606 题意:平面上有n个点,每个点为白点或者黑点.现在需放置一条隔板,使得隔板一侧的白点数加上另一侧的黑点数总数最大.隔板上的点可以看 ...

  10. SqlParameter 参数化模糊查询

    sql += " and a.f_fullName like N'%'+@fullName+'%'";