对于matplotlib.pyplot( as plt ) 先输入主体数据部分: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X_train = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,2,1],[3,2,2]]) X_test = np.array([[1,1,1],[2,1,1]]) y_train = np.array([1,1,-1,1]) y_test = np.array([1,-1]) 我们先做二维图:(取

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

参考:https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/81511427 matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html 1.figure语法及操作 plt.figure()是新建一个画布.如果有多个图依次可视化的时候,需要使用,否则所有的图都显示在同一个画布中了. 使用plt.figure()的目的是创建一个figure

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格

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

1.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),

plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种: color: 颜色 linestyle: 线条样式 marker: 标记风格 markerfacecolor: 标记颜色 markersize: 标记大小 备注: color = linestyle =  (linestyle = 'none' 或 linestyle = ' '    表示没有线条) marker =

问题参考 TypeError: inner() got multiple values for keyword argument 'ax' fig, ax=plt.subplots(2,1) plt.plot(a, b, 'go-', label='line 1', linewidth=2, ax=ax) # 会报错 这时因为ax不是plt.plot()的一个有效的参数.原因是plt.plot()会调用当前活跃的axes的plot方法,和plt.gca().plot()是相同的.因此在调用时ax

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

plot中画线的颜色通常是八种: 标记符    颜色r          红g          绿b          蓝c          蓝绿m          紫红y          黄k          黑w          白 但是线的颜色是由红绿蓝(RGB)三原色组成的,通过设定三原色的权重可以改变线的颜色,命令如下(x为横坐标,y为纵坐标): color的域值为0—1 plot(x,y,'Color',[1 0 0]);代表红色 plot(x,y,'Color',[0

%%绘图 suptitle('公路')  %总标题subplot(2,2,1);plot(x,y11,'r-') hold onplot(x,y21,'b-')xlabel('方向')ylabel('能量')legend('草地','公路')set(legend,'edgecolor','none')legend('boxoff')  %legend无边框 %---subplot(2,2,2); plot(x,y12,'r-')hold onplot(x,y22,'b-')xlabel('方向'

<写在前面> Basic image processing 1: 0.(以简单的曲线图为例)对于生成的图自定义外观,使用子图,多个数据集,标题,标签,交互式标注,图例: 1.生成散点图,直方图: 2.简单的图像处理:转换格式,调整尺寸,旋转,复制粘贴图像区域,在图像上绘制点线: 以上内容主要用了以下几种模块: 0.PIL (Python Image Library) 1.NumPy 2.Matplotlib 3.SciPy 无法安装的话,参考这篇文章 其实写这篇文章的时候,我一直在纠结是分模块

  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,

与线型图类似的是,散点图也是一个个点集构成的.但不同之处在于,散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来. 用plt.plot画散点图     奇怪,代码和前面的例子差不多,为什么这里显示的却是散点图而不是sin曲线呢?原因有二:一是点集比较少,稀疏,才30个:二是没有指定线型. 用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图,使用方式和plot方法类似,区别在于前者具有更高的灵活性,可以单独控制每个散点与数据匹配,并让每个散点具有不同的属性. 一般使用scatter方法

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

基础应用 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1. # 使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像. x = np.linspace(-1, 1, 50) y = 2*x + 1 plt.figure() plt.plot(x, y) plt.show()

1.基础应用 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np #使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1 >>> x = np.linspace(-1, 1, 50) >>> y = 2*x + 1 #使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.sh

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

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:today 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/448/ 来源:python黑洞网 内容简介 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片. x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 # plt.figure() # plt.plot(x, y1) # plt.show() # 使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3:大小为(8, 5). # 使用

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1, 50)#范围-1 到 1,个数是50 y = 2*x + 1 # 使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像. plt.figure()#define a window of figure plt.plot(x, y) plt.show() np.linspace 相当于定义一个