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

matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation # First set up the figure, the ax

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化.借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形.下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴. matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery

使用matplotlib绘制多个图形单独显示 一 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自变量数组 x= np.linspace(0,2*np.pi,500) #创建函数值数组 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x*x) #创建图形 plt.figure(1) ''' 意思是在一个2行2列共4个子图的图中,定位第1个图来进行操作(画图). 最后面那个1表示第1个子图.那个

用matplotlib绘制每次交易的盈亏三角形 结果: 代码: python def plot_trade_triangle(self): # plot each trade as a trade-triangle, and annotate pnl trade = self.trade equity = self.equity.equity fig,ax=plt.subplots() for dt, row in trade.iterrows(): bars = row.buybar, row

Python——使用matplotlib绘制柱状图 1.基本柱状图           首先要安装matplotlib(http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot) 可以使用pip命令直接安装 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt num_list = [1.5,0.6,7.8,6] plt.bar(range(len(num_list)

NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率. numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数. bin数组中的连续元素用作每个bin的边界. import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,5

python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七: 有一个m*n维的矩阵(data),其元素的值代表高度 构造两个向量:x(1*n)和y(1*m).这两个向量用来构造网格坐标矩阵(网格坐标矩阵m*n维,可见与data同) 构造网格坐标矩阵X,Y 进行颜色填充 画等高线 等高线的描述 删掉坐标系 1. 构造一下高度矩阵: def f(x,y): """ 计算高度的函数 :param x: 向量 :param y: 向量 :return: dim(x)*dim(y)维的矩

本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置图例字号 mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() # 设置三维图形模式 a

使用matplotlib绘制图像 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import numpy as np import seaborn as sns #描绘曲线图,可以对通过np.percentile获得数据的百分位 def draw_percentile(x,y): a=np.arange(0,1000) #获得a中91%分位的数值 t=np.percentile(a,91

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

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转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

我们经常会遇到这种情况,有一个数学函数,我们希望了解他的图像,这个时候使用python 的matplotlib就可以帮助我们. 用sigmoid函数来举个例子. sigmoid函数: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-5,5,1000)  #这个表示在-5到5之间生成1000个x值 y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in x]  #对上述生成的1000个数循环用sigmoi

代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330,'D':400,'E':500}#用于画图的频率数据 #创建柱状图 #第一个参数为柱的横坐标 #第二个参数为柱的高度 #参数align为柱的对齐方式,以第一个参数为参考标准 plt.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xtick

1 error bar #!/usr/bin/env python # a bar plot with errorbars import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 5 menMeans = (20, 35, 30, 35, 27) menStd = (2, 3, 4, 1, 2) ind = np.arange(N) # the x locations for the groups width = 0.35 # the wid

一.项目背景: 看了matplotlib for python developers这本书,基本掌握了在pyqt中显示曲线的做法,于是自己写一个. 二.需求描述: 1)X轴显示时间点,显示长度为1分钟,每一秒钟绘制一个点,X轴长度超过1分钟,则左移1秒刻度,实现动态效果 2)Y轴显示随机变化的数值,1-100 三.准备工作 1环境:python3.3,eric5,pyqt4 四.开始动手: 使用Eric创建新项目: 在设计编码前期主要用到Eric的两个窗口:源码和窗体浏览器,类似delphi.

一.项目背景: 看了matplotlib for python developers这本书,基本掌握了在pyqt中显示曲线的做法,于是自己写一个. 二.需求描述: 1)X轴显示时间点,显示长度为1分钟,每一秒钟绘制一个点,X轴长度超过1分钟,则左移1秒刻度,实现动态效果 2)Y轴显示随机变化的数值,1-100 三.准备工作 1环境:python3.3,eric5,pyqt4 四.开始动手 : 使用Eric创建新项目: 在设计编码前期主要用到Eric的两个窗口:源码和窗体浏览器,类似delphi.

一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis),在Matplotlib中用轴表示一个绘图区域,可以将其理解为子图.上面的第一个例子中,绘图对象只包括一个轴,因此只显示了一个轴(子图).我们可以使用subplot函数快速绘制有多个轴的图表.subplot函数的调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) subplot将整个绘图区域等分为numRows行 * numCols列个子区域,然后按照从左到右,从上到下的顺序对每个子区域进行编号,左上的子区域