机器学习day01

foramt会把参数按位置顺序来填充到字符串中,第一个参数是0,然后1 ……

也可以不输入数字,这样也会按顺序来填充

同一个参数可以填充多次,这个是format比%先进的地方

plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为rc配置或rc参数。
通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问。

序号    属性    说明
1    plt.rcParams[’axes.unicode_minus’] = False    字符显示
2    plt.rcParams[’font.sans-serif’] = ‘SimHei’    设置字体
线条样式:lines    
3    plt.rcParams[’lines.linestyle’] = ‘-.’    线条样式
4    plt.rcParams[’lines.linewidth’] = 3    线条宽度
5    plt.rcParams[’lines.color’] = ‘blue’    线条颜色
6    plt.rcParams[’lines.marker’] = None    默认标记
7    plt.rcParams[’lines.markersize’] = 6    标记大小
8    plt.rcParams[’lines.markeredgewidth’] = 0.5    标记附近的线宽
横、纵轴:xtick、ytick    
9    plt.rcParams[’xtick.labelsize’]    横轴字体大小
10    plt.rcParams[’ytick.labelsize’]    纵轴字体大小
11    plt.rcParams[’xtick.major.size’]    x轴最大刻度
12    plt.rcParams[’ytick.major.size’]    y轴最大刻度
figure中的子图:axes    
13    plt.rcParams[’axes.titlesize’]    子图的标题大小
14    plt.rcParams[’axes.labelsize’]    子图的标签大小
图像、图片:figure、savefig    
15    plt.rcParams[’figure.dpi’]    图像分辨率
16    plt.rcParams[’figure.figsize’]    图像显示大小
17    plt.rcParams[’savefig.dpi’]    图片像素
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机器学习day01_第1张图片

 练习
 

import random
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
x = range(0,120)
y = [random.randint(20,35) for i in range (120)]
plt.plot(x,y)

# 调整x轴的刻度

_xtick_labels = ['10点{}分'.format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ['11点{}分'.format(i) for i in range(60)]

# 取步长,数字和字符串一一对应,数据的长度一样
plt.xticks(list(x)[::3],_xtick_labels[::3],rotation=45)    #rotation旋转的度数
# 添加描述信息
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度')
plt.title('10点到12点每分钟的气温变化情况')

plt.show()

机器学习day01_第2张图片

作业 交女朋友数量

import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
import random
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.figure(figsize=(10,10))
x = range(11,31)
y = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
# 调整x轴的刻度

_xtick_labels = ['{}岁'.format(i) for i in range(11,31)]

plt.xticks(list(x)[::1],_xtick_labels[::1])

plt.plot(x,y,color='r',linewidth = 10,linestyle = '-.', alpha = 0.3)
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('个数')
plt.title('30岁交女朋友数量')
plt.show()

机器学习day01_第3张图片

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plot
from matplotlib import font_manager
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]

x_3 = range(1,32)
x_10 = range(51,82)
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

# 使用scatter方法绘制散点图,和之前绘制折线图的唯一区别
plt.scatter(x_3,y_3,label='3月份')
plt.scatter(x_10,y_10,label='10月份')
# 调整x轴刻度
_x = list(x_3)+list(x_10)
_xtick_labels = ['3月{}日'.format(i) for i in x_3]
_xtick_labels += ['10月{}日'.format(i-50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3],_xtick_labels[::3],rotation=45)

# 添加描述信息
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度')
plt.title('标题')
# 添加图例
plt.legend(loc='upper left')

plt.show()

机器学习day01_第4张图片

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