1.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),…

plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种: color: 颜色 linestyle: 线条样式 marker: 标记风格 markerfacecolor: 标记颜色 markersize: 标记大小 备注: color = linestyle =  (linestyle = 'none' 或 linestyle = ' '    表示没有线条) marker =…

问题的由来 有个学生问我一个问题关于函数内部变量的我们来一起看下代码: Code1 x = 50 def func(): print(x) global x print("x修改前的值:", x) x = 2 print("x修改后的值:", x) func() """ 输出结果为: 50 x修改前的值: 50 x修改后的值: 2 """ 我们知道我们要在函数内部修改全局变量必须使用global才可以?那我…

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格…

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的…

 问题: 图像标题.横纵坐标轴的标签都能显示中文名字,但是图例就是不能显示中文,怎么解决呢?  解决: plt.figure() plt.title(u'训练性能', fontproperties=font) plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], label=u'训练误差') plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], label=u'验证误差') plt.ylabel(u'…

一:返回值 当没有显式地返回元素时,Python 会返回一个None.如果函数返回多个对象,python 把他们聚集起来并以一个元组返回. 二:创建函数 1:强烈推荐,在函数体之前,编写函数的文档字符串. 2:在某些语言中,函数声明和函数定义区分开的.但在Python中,将这两者视为一体,函数的子句由声明的标题行以及随后的定义体组成的. 3:和其他高级语言类似,Python 也不允许在函数未声明(定义)之前,对其进行引用或者调用.下面给出几个例子来看一下: def foo(): print 'i…

模式识别的一个实验,要求画出贝叶斯决策的图.这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合.主要对于matplotlib的使用可以参照博客:webary 如果要绘制三维图像可以参考博客:python绘制三维图 具体实现: 接下来,就是对具体数据进行绘图了.比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码: x = range() # 横轴的数据 y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据 pl.plot(x, y) # 调用pylab的plot函数绘制曲线 pl…

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot…

意义 在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时,可视化有助于研究函数值的变化趋势(观察收敛.分布.几何形状等),带来直观的感受. 源码 # 绘制二元函数 # 参考文献 # + python画二元函数的图像(3D) https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from matplotlib import p…