等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形,在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中. 因为等高线的图有三个信息:x, y以及x,y所对应的高度值. 这个高度值的计算我们用一个函数来表述: # 计算x,y坐标对应的高度值 def f(x, y): return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2) 这个函数看起来挺复杂的,但我们这里只是为了能够获得一个高度值,因此其中函数代表什么意义不用关心,只要知道输入一个x,y,输出一个高度值就可以了. 要画出

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(12)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=12 """绘制等高线图""" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calcu_elevation(x1, y1): # 计

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' 画等高线 数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值,共有256个点. 高度值使用一个 height function f(x,y) 生成. x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值,并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来,编织成栅格: ''' def f(x,y): # the height function return (1 - x /

一:散点图: scatter函数原型   其中散点的形状参数marker如下:   其中颜色参数c如下:     n = 1024 # 均值是0, 方差是1, 取1024个数 x = np.random.normal(0, 1, n) y = np.random.normal(0, 1, n) # 设置颜色值 T = np.arctan2(y, x) bar = plt.scatter(x, y, s=10, c=T, alpha=0.5, cmap='hot') # plt.xticks(()

matplotlib基础 “““ 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 用matplotlib用图形画出变化的折线图 """ from matplotlib import pyplot as plt """设置中文""" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'

直接上代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入显示3D的库 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义一个图片 fig = plt.figure() # 对此图片增加一个维度,使其成为3D图像 ax = Axes3D(fig) # 定义X,Y值 X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) # 把X,Y坐标网格化

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

目录 目录 前言 (一)总框架分析 (二)函数式的绘图 1.说明: 2.函数绘图的缺优点 3.绘图类的函数 4.操作类的函数 5.例子: (三)面向对象式的绘图 1.基本概念 2.基本对象 3.面向对象式绘图的缺优 4.例子: 目录 前言 学习matplotlib有一段时间了,总感觉学不到本质的东西,抓不到主要的重点,还是感觉有些吃力,画的图千变万化,总不能一一学会吧,今天我们就来总结一下,matplotlib本质的东西,让我们更能在全局上掌握matplotlib库. (一)总框架分析 在mat

Matplotlib 教程 本文为译文,原文载于此,译文原载于此.本文欢迎转载,但请保留本段文字,尊重作者和译者的权益.谢谢.: ) 介绍 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式.这里将会探索 matplotlib 的常见用法. IPython 以及 pylab 模式 IPython 是 Python 的一个增强版本.它在下列方面有所增强:命名输入输出.使用系统命令(shell commands).排

用Matplotlib绘制二维图像的最简单方法是: 1.  导入模块 导入matplotlib的子模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2.  获取数据对象 给出x,y两个数组[Python列表],注意两个列表的元素个数必须相同,否则会报错 x=np.array([1,2,3,4,]) y=x*2 3.  调用画图方法 调用pyplot模块的绘图方法画出图像,基本的画图方法有:plot(将各个点连成曲线图).scatter(画

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color

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

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

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

数据生成: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt func = np.poly1d(np.array([,,,])) func1 = func.deriv(m=) # 求一阶导数 func2 = func.deriv(m=) # 求二阶导数 x = np.linspace(-,,) y = func(x) y1 = func1(x) y2 = func2(x) '''正常绘图''' plt.plot(x,y,'ro',x,y1,'g

contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l

之前学习了一些通用的画图方法和技巧,这次就学一下其它各种不同类型的图.好了先从散点图开始,上代码: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np n = 1024 #生成1024个点 x = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布x坐标,均值0标准差1 y = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布y坐标,均值0标准差1 color = np.arctan2(y, x) #这个用于渲

Pyplot API 示例汇总:https://matplotlib.org/gallery/index.html#api-examples 该matplotlib.pyplot模块包含的功能允许您快速生成多种图形.有关展示matplotlib.pyplot模块使用的示例,请参阅 Pyplot教程 或Pyplot.我们还建议您研究面向对象的绘图方法,如下所述 matplotlib.pyplot.plotting 可以直接使用 acorr:绘制x的自相关. angle_spectrum:绘制角度谱

Matplotlib Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具; 手中有很多数据, Matplotlib能帮你画出美丽的: 线图; 散点图; 等高线图; 条形图; 柱状图; 3D 图形, 甚至是图形动画等等. Linux 打开 Terminal 窗口, 输入以下内容 # python 3+ 请复制以下在 terminal 中执行 $ sudo apt-get install python3-matplotlib # python 2+ 请复制以下在 terminal 中执行