误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体

1.自变量的误差条 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 使图形中的中文正常编码显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 使坐标轴刻度表签正常显示正负号 # 生成数据 x = np.arange(17) error = np.random.rand(17) y = np.power(x

1.bar() -- 绘制柱状图 plt.bar(x,y,align="center",color="b",tick_label=["a","b","c","d","e"],alpha=0.6) 参数说明: x:表示x轴上数据的类别 y:每种数据的类别的数量 align:柱体对齐方式 color:柱体颜色 tick_label:刻度标签值 alpha:柱体透明度 代码

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

frequentism-and-bayesianism-chs 频率主义和贝叶斯主义——一个实用的介绍 此notebook最初出现在博客Pythonic Perambulations的文章.BSD licensed. 这个系列共4个部分:中文版Part I Part II Part III Part IV,英文版Part I Part II Part III Part IV   科学工作者学习统计学的第一件事儿是要知道有两种不同的方法论:频率主义和贝叶斯主义.尽管这点很重要,但很多科学工作者从来

matplotlib 学习总结 作者:csj更新时间:01.09 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 # matplotlib 及环境配置 # 数据图的组成结构,与 matplotlib 对应的名称 # 常见的数据绘图类型,与绘制方法 # 您可能需要以下的准备与先修知识: # Python开发环境及matplotlib工具包 # Python基础语法 # Python numpy 包使用 # 一幅数据图

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的,因为你的受众往往是非技术型客户,只有这样他们才可以理解. Matplotlib 是一个流行的 Python 库,可以用来很简单地创建数据可视化方案.但每次创建新项目时,设置数据.参数

matplotlib 是Python下的一个高质量的画图库,可以简单的类似于MATLAB方法构建高质量的图表. 原始文章地址:http://zanyongli.i.sohu.com/blog/view/195717824.htm 学习心得: 笔记参照<用Python做科学计算>的matplotlib部分. 凡例:a. [float]表示对象类型是float,用时不用加'['和']'.b. 代码中的跳格表示换行. Chap 5 matplotlib-绘制精美的图表 1. artist对象的set

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的,因为你的受众往往是非技术型客户,只有这样他们才可以理解. Matplotlib 是一个流行的 Python 库,可以用来很简单地创建数据可视化方案.但每次创建新项目时,设置数据.参数

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { margin: 0 } article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, main, menu, nav, section, summary { display: block } audio, canvas, p

在canvas中,我们经常需要绘制线段,主要使用moveTo和lineTo两个方法,moveTo移动至线段起始点,lineTo将线段绘制至终点.同时,绘制线段时可以指定线段的宽度,使用lineWidth属性,lineWidth默认为1,必须大于0 moveTo(x, y): 移动至坐标x,y lineTo(x, y): 线段终点坐标x,y 简单绘制代码如下: var context = document.getElementById('canvas').getContext('2d'); con

一.导入数据 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) 结果如下: DATE VALUE 0 1948-01-01 3.4 1 1948-02-01 3.8 2 1948-03-01 4.0 3 1948-04-01 3.9 4 1948-05-01 3.5 5 1948-06-01 3.

(内容需要,本讲使用了大量在线公式,如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况,欢迎访问原始博客.) <从零开始PYTHON3>第十二讲 上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算.数值计算的结果,很常用的目的之一就是用于绘制图像,从图像中寻找公式的更多内在规律. Python科学绘图 科学绘图是计算机图形学的一个重要分支.同其它绘图方式相比,更简单易用,能让使用者把工作的主要精力集注在公式和算法上而不是绘图本身.此外科学绘图的工具包普遍精度更高,数据.图的对应关系准确,从而保证基于图的研究工作顺

%matplotlib inline import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #首先导入基本的画图包,第一句是必要的 house = pd.read_csv('./housing.csv') # 读取数据,数据文件存放在c根目录下盘可直接这样访问,如果放在文件夹里.可像平常一样加上目录名称   house.describe().loc[['min

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

  1.二维图形plot plot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式 plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等.或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) hold on;%保持图形,可以在同一坐标系上画两个或多个图 例1: y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5);y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in

matplotlib 画图 1. 画曲线图       Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0.51, 0.59, 0.65, 0.68, 0.725, 0.752, 0.8])   ours = np.array([0.00000000e+00, 1.21182744e-04, 4.26563257e-02,   1.76078526e-01, 3.51187591e-01, 5.0266

一.相关知识 官网介绍 matplotlib API 相关博客 matplotlib绘图基础 漂亮插图demo 使用seaborn绘制漂亮的热度图 fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数,一共有 2x2 个图像.函数返回一个figure图像和一个子图ax的array列表. 补充:gridspec命令可以对子图区域划分提供更灵活的配置. 中文显示方框问题 这是由于matplotlib文件夹内没有中文字体包导致的,实际上函数包本身是支持中文的,常见解