[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

首先安装matplotlib,使用pip install matplotlib.安装完成后在python的命令行敲入import matplotlib,如果没问题,说明安装成功可以开始画图了. 看好了,见证奇迹的时刻 from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5],[4,3,4,3,4]) #在画布上画图 plt.show() #显示画布 画线,需要给出线上的点的坐标,然后Matplotlib会自动将点连成线.我们看到两个点的坐

引用自:http://www.cnblogs.com/super-zhang-828/p/4792206.html import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')plt.show()#这个智障的编辑器,,,看来高版本的确修复了一些bug 用python3的qt5出来的图形,效果很好: 而且在上面的图像中也可以用调整按钮进行适当的调整. 下面我们直接用代码进行坐标的调整: import matplotlib.pyplot

目录 前言 常用的两种方式 方式一:通过plt的subplot 方式二:通过figure的add_subplot 方式三:通过plt的subplots 如何不规则划分 前言 Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,在作对比分析的时候非常有用. 对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表 子图总行数 子图总列数 子图位置 更多详情可以查看:matplotlib

我用10个国家某年的GDP来绘图,数据如下: labels   = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy'] quants   = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0] 首

简单线性回归 1.研究一个自变量(X)和一个因变量(y)的关系   简单线性回归模型定义:y=β0+β1x+ε 简单线性回归方程:E(y)=β0+β1x 其中: β0为回归线的截距 β1为回归线的斜率 通过训练数据,求取出估计参数建立的直线方程: 实际编程时,主要是根据已知训练数据,估计出β0和β1的值b0和b1 2.举例: 实际代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset =

折线图示例 #!/usr/bin/python2.7 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from dbtools import raw_data from utils import moving_sum def moving_sum(array, window): if type(array) is not np.ndarray: raise TypeError('Expected one dimensional nu

  散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,

目录 目录 前言 (一)需求分析 (二)随机数的动态图 1.思路分析: 2.源代码: 2.输出效果: 目录 前言 学习matplotlib已经到了尾声,没有必要再继续深究下去了,现今只是学了一些基础的操作,满足日常的需求,精力有限,时间不允许,以后有额外的需求,再去官网查一下,能用就好,今天我们来实战一下,绘制动态图. (一)需求分析 我的本科专业是学机械的,当然我也要往机械方向发展,我们老师给我这么一个任务: 在我们实验室有一台需要实时测试它的转速,有程序的接口,我需要把它在电脑绘制出来,实时

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型(最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Monetary) 1.EDA(探索性数据分析) #对数据进行基本的探索 import pandas as pd data = pd.read_csv('data/air_data.csv', encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码) explore = data.descri

一.背景与挖掘目标 相关背景自查 二.分析方法与过程 1.EDA(探索性数据分析) 1.分布分析 2.周期性分析 2.数据预处理 1.数据清洗 过滤非居民用电数据,过滤节假日用电数据(节假日用电量明显低于工作日)  2.缺失值处理 #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 data = pd.read_excel('data/missing_dat

一.分类和回归 回归分析研究的范围大致如下: 1.逻辑回归 #逻辑回归 自动建模 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 data = pd.read_excel('data/bankloan.xls') x = data.iloc

Python--matplotlib绘图可视化知识点整理 1.折线图: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * x = np.arange(1.,2.,0.2) # 1到2,间隔0.2 y1 = np.arange(1.,2.,0.2) plt.figure(1) # 画一张图 plt.subplot(311) # 3行一列 plt.plot(x, y1,'r*') plt.subplot(31

个人理解:plt--画本    figure--产生画纸 子图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #解决能显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 plt.title("图标题",fontsize=24) #图的标题 plt.xl

1. 转换为灰度图 灰度图的数据可以看成是二维数组,元素取值为0 ~ 255,其中,0为黑色,255为白色.从0到255逐渐由暗色变为亮色. 灰度图转换(ITU-R 601-2亮度变换): L = R * 299 / 1000 + G * 587 / 1000 + B * 114 / 1000 R,G,B为最低维的数据. 显示灰度图时,需要在imshow中使用参数: cmap="gray" import numpy as np import cv2 import matplotlib.

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

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

这一部分很简单,所以以代码的形式给出,在实际学习开发中,Matplotlib最好只把它当成一个画图的工具来用,没有必要深究其实现原理是什么. 一.折线图的绘制 import pandas as pd unrate = pd.read_csv("unrate.csv") print(unrate.head(5)) #pandas应该会自动把xxxx/xx/xx转化为标准时间格式xxxx-xx-xx,如果没有,用下面一行代码实现 # unrate["DATE"] = p

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot