n, bins, patches = plt.hist(datasets, bins, normed=False, facecolor=None, alpha=None) 函数说明 用于绘制多个数据集datasets的直方图 主要形参: datasets: 数据集列表, datasets中各个数据集的长度可以不等, 也可以传入numpy中的 2-D ndarray bins: 直方图中箱子(bin)的个数 facecolor: 箱子的颜色 alpha: 箱子的透明度 normed: 决定直方图y…

python matplotlib.pyplot 条形图详解 一.创建直方图 可以用bar函数来创建直方图 然后用show函数显示直方图 比如: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 4, 6, 8, 10] y = [3, 5, 4, 7, 5] plt.bar(x, y) plt.show() 运行如下:…

关于View绘制系列的文章已经完成了四篇了,前面四篇文章主要带小伙伴们熟悉一下View的体系的整体框架.View的测量以及布局等过程,从本篇博客开始,我们就来看看View的绘制过程.View的绘制涉及到许多细小的知识点,一篇博客很难全部介绍清楚,所以我打算采用农村包围城市的方式,先把这里边会涉及到的各种琐碎的知识点给小伙伴们介绍一遍,然后我们再来看View绘制的整体流程,及draw方法和onDraw方法到底是怎么回事.OK,那么本篇博客我们就先来看看View绘制过程中涉及到的第一个问题,View…

上篇博客我们介绍了View的测量过程,这只是View显示过程的第一步,第二步就是layout了,这个我们一般译作布局,其实就是在View测量完成之后根据View的大小,将其一个一个摆放在ViewGroup中的过程.OK,那我们今天就来聊聊这个过程.在本文之前我已经有过三篇博客来介绍View的绘制过程,那三篇文章有助于你理解本文: 1.View绘制详解,从LayoutInflater谈起 2.View绘制详解(二),从setContentView谈起 3.View绘制详解(三),扒一扒View的测…

所有东西都是难者不会,会者不难,Android开发中有很多小伙伴觉得自定义View和事件分发或者Binder机制等是难点,其实不然,如果静下心来花点时间把这几个技术点都研究一遍,你会发现其实这些东西都很简单.OK,废话不多说,今天我们就来看看View的测量.View的测量纷繁复杂,不过如果能够做到提纲挈领,其实也不难.那么今天,我们就来扒一扒View的测量.本文主要涉及如下知识点: 1.View的测量 2.在父容器中对View进行测量 3.LinearLayout测量举例 4.最根上容器测量 如…

掐指一算,本来今天该介绍View的测量了,可是要说View的测量,那就要从setContentView谈起了,setContentView本身涉及到的东西也是挺多的,所以今天我们就先来看看这个setContentView到底做了什么事.上篇文章我们介绍了LayoutInflater加载一个布局文件的原理,如果小伙伴们还没看过,请移步这里View绘制详解,从LayoutInflater谈起. 现在使用Android Studio,我们的Activity都是间接继承自Activity类的,所有Act…

自定义View算是Android开发中的重中之重了,很多小伙伴可能或多或少都玩过自定义View,对View的绘制流程也有一定的理解.那么现在我想通过几篇博客来详细介绍View的绘制流程,以便使我们更加深刻的理解自定义View. 如果小伙伴们还没用过自定义View或者用的不多的话,那么建议通过以下几篇文章先来热个身: 1.Android自定义View之ProgressBar出场记 2.android自定义View之NotePad出鞘记 3.android自定义View之仿通讯录侧边栏滑动,实现A-…

python matplotlib.pyplot散点图详解(1) 一.创建散点图 可以用scatter函数创建散点图 并使用show函数显示散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入模块 x = [5, 7, 8, 10, 6] y = [3, 7, 13, 8, 10] plt.scatter(x, y) #创建散点图 plt.show() #显示散点图 运行如下: 如图显示,散点图按照坐标显示了五个点 二.散点图样式 可以通过color,s,m…

python matplotlib.pyplot 散点图详解(2) 上期资料 一.散点图叠加 可以用多个scatter函数叠加散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = [5,7,8,10,6] y = [3,7,13,8,10] n = [4,6,9,9,7] m = [5,6,3,8,10] plt.scatter(x, y) plt.scatter(n, m) #系统默认为蓝色和橙色 plt.show() 运行如下: 想更改样式请看上一期:上…

情境引入 我们在做机器学习相关项目时,常常会分析数据集的样本分布,而这就需要用到直方图的绘制. 在Python中可以很容易地调用matplotlib.pyplot的hist函数来绘制直方图.不过,该函数参数不少,有几个绘图的小细节也需要注意. 首先,我们假定现在有个联邦学习的项目情景.我们有一个样本个数为15的图片数据集,样本标签有4个,分别为cat, dog, car, ship.这个数据集已经被不均衡地划分到4个任务节点(client)上,如像下面表示: N_CLIENTS = 3 num_…