matplotlib.pyplot 是采用 python 语言和使用数值数学库 numpy 数组数据的绘图库．其主要目标是用于数据的可视化显示． 输出图形组成 matplotlib.pyplot 模块中,其绘制的输出图形 (Figure) 的各组成部分,如下图所示 其中 Figure 是整个输出图形,记录了所有子 Axes 对象,一些特殊的 artists (如标题,图例等) 和画布 (canvas)．画布 (canvas) 对用户是不可见的． Axes 是含有数据空间的图像区域．一个 figu…

apt-get install python-matplotlib 转载自: http://www.cnblogs.com/qianlifeng/archive/2012/02/13/2350086.html Basic: import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.bar(left= 1, height= 1) pyplot.show() 参数解释: left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1,那么柱形的左边缘的x值就是1了 height:这是柱形的高…

**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: 1. 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 2. bins: 直方图中箱子(bin)的个数 3. facecolor: 箱子的颜色 4. alpha…

首先都得导模块. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame 一.绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2) y = x**2 plt.plot(x,y) 3,正弦图 x = np.ara…

话不多说,上代码 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # windows下配置 font 为中文字体,自己去该路径找到自己电脑自带的字体 # font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14) # mac下配置 font 为中…

在绘图的时候import matplotlib.pyplot as plt报错:ImportError: No module named '_tkinter', please install the python-tk package 报错原因:没有安装Tkinter 解决方法:sudo apt-get install python-tk  切记,不要用pip解决,pip不能解决问题…

在plt.show()之前执行plt.savefig()函数即可. 简单例子: import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,5,15,10,20] plt.plot(x,y,'ro-',color='blue') plt.savefig('testblueline.jpg') plt.show()…

使用numpy与matplotlib.pyplot画图 1. 折线图 1 # -*- enccoding:utf-8 -*- 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' #用来正常显示中文 5 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文 6 plt.rcParams['axes.uni…

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu…

import torch import torch.utils.data as Data import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data…