matplotlib 点图误差棒

2024-11-02

matplotlib学习日记（七）---误差棒图

(一)误差棒图----误差置信区间的表示 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.1, 0.6, 10) y = np.exp(x) error = 0.05 + 0.15*x lower_error = error upper = 0.3*error error_limit = [lower_error, upper] plt.errorbar(x, y, yerr=error_limit, fm

机器学习-Matplotlib绘图（柱状图，曲线图，点图）

matplotlib 作为机器学习三大剑客之一 ,比热按时无比强大的 matplotlib是绘图库,所以呢我就分享一下简单的绘图方式 #柱状图 #导报柱状图 import matplotlib.pyplot as plt #设置数据 salary = [9000,10000,5000] group = ['beijing','shanghai','guangzhou'] #填充数据 plt.bar(group,salary) #设置标题 plt.title('salary/group')

Python的可视化包 – Matplotlib 2D图表(点图和线图,.柱状或饼状类型的图),3D图表(曲面图，散点图和柱状图)

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

Matplotlib中plot画点图和折线图

引入: import matplotlib.pyplot as plt 基本语法: plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x:x轴数据,列表或数组,可选 y:y轴数据,列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符串,可选,如不写为默认格式 color:控制颜色,color='green' linestyle:线条风格,linestyle='dashed' marker:标记风格,maker='o' makerfacecolor:标记颜色,m

给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

【Data Visual】一文搞懂matplotlib数据可视化

一文搞懂matplotlib数据可视化作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,

Matplotlib Toolkits：地图绘制工具

Matplotlib Toolkits:地图绘制工具有没有一种可以直接在详细地图(如谷歌地图)上绘制上百万坐标点的工具???谷歌地图坐标点多了也不能绘制了. Basemap (Not distributed with matplotlib,要手动安装) Plots data on map projections, with continental and political boundaries, see basemap docs. 安装先下载anacondaPython 3版本 conda

使用Python统计函数绘制复杂图形matplotlib

一.堆积图 1.堆积柱状图如果将函数bar()中的参数bottom的取值设定为列表y.列表y1代表另一个数,函数bar(x,y1,bottom=y,color="r")就会输出堆积柱状图代码示例: import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5] y = [6,10,4,5,1] y1 = [2,6,3,8,5] plt.bar(x,y,align="center",color="#66c2a5"

使用Python统计函数绘制简单图形matplotlib

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

matplotlib绘图基本用法-转自（http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016）

本文转载自http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Matplotlib简单入门学习 - CSDN博客我只是一个单纯的2的博客 learning 目录

Matplotlib学习---用matplotlib和sklearn画拟合线（line of best fit）

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand

matplotlib多plot可视化

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 16:37:47 2018 @author: zhen """ """ 分块展示,包括:线图,柱状图,箱线图,点图 """ from matplotlib.pyplot import * x = [1, 2, 3, 4] y = [5, 4, 3, 2] # create new

【Matplotlib】数据可视化实例分析

数据可视化实例分析作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,

【Matplotlib】利用Python进行绘图

[Matplotlib] 教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/ 官方文档:https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 这个模块是一个Python上用于进行绘图的模块.做科研的人经常会使用的matlab就是这个模块的一个竞品.就我个人而言,matplotlib感觉更像是一个echarts.js之类前端库的一个后端版本.和echarts一样,它可以支持通过py

Pthon Matplotlib 画图

一.普通绘图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制普通图像 x = np.linspace(-1, 1, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x**2 plt.figure() # 在绘制时设置lable, 逗号是必须的 l1, = plt.plot(x, y1, label = 'line') l2, = plt.plot(x, y2, label = 'parabola', color = 'red', l

numpy和Matplotlib篇---2

原创博文,转载请标明出处--周学伟http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. numpy在Linux下的安装已经在5.1.2中作为例子

绘图和数据可视化工具包——matplotlib

一.Matplotlib介绍 Matplotlib是一个强大的Python**绘图**和**数据可视化**的工具包. # 安装方法 pip install matplotlib # 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图函数 plt.plot() # 展示图像 plt.show() 执行后显示效果如下: 二.plot函数使用 plot函数:用于绘制折线图. 1.绘制线型图线型linestyle:‘-’是实线.'--'是线虚线.‘-.’是线点虚线等.‘

《机器学习实战-KNN》—如何在cmd命令提示符下运行numpy和matplotlib

问题背景:好吧,文章标题是瞎取得.平常用cmd运行python代码问题不大,我在学习<机器学习实战>这本书时,发现cmd无法运行import numpy as np以及import matplotlib*这条语句,原因是没有安装numpy和matplotlib.虽然用Anaconda的prompt以及Spyder等都可以成功运行,但如何在cmd环境下使用代码中含有numpy和matplotlib代码的文件呢? 至于如何安装,直接给答案: 用pip install numpy和pip insta

matplotlib绘图（一）

绘制这折现图导入响应的包 import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame%matplotlib inlinefrom matplotlib import pylabimport matplotlib.pyplot as plt 随机生成数据 df = DataFrame(np.random.randint(0,150,size =(10,3)),columns=["python",&qu

numpy+pandas+ matplotlib模块(day18)

目录 numpy模块二维数组 numpy数组的属性 T 数组的装置 dtype 数组元素的数据类型 size 数组元素的个数 ndim 数组的维数 shape数组的维度大小 astype 类型转换切片赋值数组的合并通过函数创建numpy数组 numpy数组运算 numpy.random生成随机数 matplotlib模块条形图bar 直方图hist 折线图plot 散点图scatter+直线图plot pandas模块 numpy模块用来数据分析,对numpy数组(矩阵) impo

matplotlib 点图误差棒

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