matplotlib可视化

pytorch—搭建简单神经网络（回归）

pytoch1.1.01.生成训练数据#准备数据x_data=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=-1)y_data=x_data.pow(2)#通过matplotlib
troublemaker、·2020-08-05 11:18

使用Pytorch和Matplotlib可视化卷积神经网络的特征

在处理图像和图像数据时，CNN是最常用的架构。卷积神经网络已经被证明在深度学习和计算机视觉领域提供了许多最先进的解决方案。没有CNN，图像识别、目标检测、自动驾驶汽车就不可能实现。但当归结到CNN如何看待和识别他们所做的图像时，事情就变得更加棘手了。CNN如何判断一张图片是猫还是狗?在图像分类问题上，是什么让CNN比其他模型更强大?他们在图像中看到了什么?这是我第一次了解CNN时的一些问题。问题会
deephub·2020-08-05 09:02

Python数据分析21——matplotlib可视化（三）之真实数据绘制柱状图

matplotlib绘制柱状图我们这一篇博客先来看看在真实的数据中怎么绘制直方图。我的目标是要分别用男女性的小费平均值绘制柱状图。准备我所说的真实的数据是seaborn模块中的小费数据集。首先，把数据导进来。importseabornassnstips=sns.load_dataset('tips')tips.head()数据处理我是通过groupby()函数计算平均值的。sex_mean=tip
Py.ziMing·2020-07-28 22:21

Python数据分析23——matplotlib可视化（五）之自定义图表

matplotlib自定义图表matplotlib模块是最基本的Python模块，在它上面还有更加高级的API封装库，比如seaborn模块和pyechart模块。所以，matplotlib模块可以轻松的完成自定义图表的设置。准备工作导入我们下面用到的相关的库和模块。importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame%ma
Py.ziMing·2020-07-28 22:21

Python+matplotlib可视化自定义轴域大小和位置

推荐图书：《Python可以这样学》，ISBN：9787302456469，董付国，清华大学出版社，第9次印刷图书详情（京东）：董付国老师17本Python系列图书均提供配套教学资源。=======================功能描述：使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。参考代码：运行结果：温馨提
dongfuguo·2020-07-27 21:14

09_散点图显示字段相关性

默认情况下Aancanda已经集成了MatplotLib可视化绘图库，它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。importpandasaspdimportmatpl
lsqzedu·2020-07-16 02:07

Matplotlib可视化--有序条形图（笔记）

该例子来自于机器学习网站MachineLearningPlus上的博文：Python可视化50图importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.patchesaspatchesimportmatplotlib.pyplotasplt准备数据df_raw=pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/
Deepin_L·2020-07-15 17:49

Matplotlib可视化：绘图基本操作（一）

Matplotlib官网目录1.先导入库2.最基本的一个图3.不同的线条类型linestyle&表示颜色color的字符参数：5.对图的操作还可以用plt.setp(),可以先作图，再更改布局风格6.子图.subplot()7.给图上加上注释8.风格设置matplotlibcheatsheet1.先导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%mat
wamg潇潇·2020-07-15 14:11

Tensorflow添加matplotlib可视化

通过matplotlib可视化,我们可以更直观的看到神经网络的结果接下来的例子是拟合一个二次曲线,结合上一次构建简单神经网络的代码#!
weixin_30266829·2020-07-15 02:46

matplotlib可视化

简单图体验#pipinstallmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.plot(np.arange(10))构建子图#先构建一张大图fig=plt.figure()#再构建四张小图放在特定的位置ax1=fig.add_subplot(2,2,1)ax2=fig.add_subplot(2,2,2)ax3=fig.add_s
料理码王·2020-07-13 11:02

李航统计学习方法（二）-感知机算法

对书中算法采用Python实现，并用Matplotlib可视化了动画出来，应该算是很硬派了。一套干货下来，很是辛苦，要是能坚持下去就好。概念感知机是二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的±类别。
文子轩·2020-07-12 22:39

matplotlib可视化篇annotate(),text()--注释文本

1.matplotlib.pyplot.annotate()功能：在图中带有指向型文本注释信息，突显细节，官方项目地址,高级玩法,下面列出常用参数信息。text:str,注释信息内容xy:(float,float),箭头点所在的坐标位置xytext:(float,float),注释内容的坐标位置weight:strorint,设置字体线型，其中字符串从小到大可选项有{‘ultralight’,‘l
宋建国·2020-07-07 09:23

【数据分析】Matplotlib可视化最有价值的图表之——1、关联(Correlation)

  本文总结了Matplotlib以及Seaborn用的最多的50个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，运行本文代码，除了安装matplotlib和seaborn可视化库外，还需要安装其他的一些辅助可视化库，已在代码部分作标注，具体内容请查看下面内容。  在数据分析和可视化中最有用的50个Matplotlib图表。这些图表列表允许您使用python的matplotlib和s
E.Wong·2020-07-07 01:53

聚类分析实验（二）matplotlib绘图可视化

分享一份很细致地matplotlib可视化教程始终不忘初心的博客参数axex:设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示figure:控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区(subplot)
在下小赵·2020-07-06 04:31

AI量化交易学习笔记

二、Python编程技能：1.Python语言的基本规则；2.Numpy、Pandas数据处理；3.Matplotlib可视化。
hxjq001·2020-07-04 18:56

处理CSV文件格式的数据并用matplotlib可视化

#encoding:utf-8importcsvfrommatplotlibimportpyplotaspltfromdatetimeimportdatetime#从文件中获取日期和最高气温filename='death_valley_2014.csv'#死亡谷数据withopen(filename)asf:reader=csv.reader(f)header_row=next(reader)''
史浩的专栏·2020-07-04 05:38

【Tensorflow_DL_Note15】TensorFlow可视化学习2-用Matplotlib可视化

#====================================================================================================#【NumPy库简介】#[1]NumPy是非常有名的Python科学计算工具包，其中包含大量有用的思想，比如【数组对象】，用来表示向量、矩阵、#图像等以及【线性代数函数】。#[2]【数据对象】可以帮
马卫飞·2020-07-02 11:09

Python数据分析20——matplotlib可视化（二）之柱状图

matplotlib绘制柱状图柱状图(barchart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。准备importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Da
Py.ziMing·2020-06-29 12:59

SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)

保留版权所有，转帖注明出处章节SciKit-Learn加载数据集SciKit-Learn数据集基本信息SciKit-Learn使用matplotlib可视化数据SciKit-Learn可视化数据:主成分分析
kevinhwu·2020-06-29 07:48

混淆矩阵生成及其可视化

目的：传入两个数组（真实值和预测结果），计算混淆矩阵并使用matplotlib可视化出来参考自《PyTorch模型训练实用教程》作者：余霆嵩https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorialimportnumpyasnpimportosimportmatplotlib.pyplotaspltcls_num
海淀小天·2020-06-28 21:26

50种常用的matplotlib可视化，再也不用担心模型背着我乱跑了

最近MachineLearningPlus的作者介绍了50种最常用的matplotlib可视化图表，而本文简要介绍了这篇文章，详细的50种可视化需要查阅原文。50种可视化图
weixin_33978044·2020-06-28 09:42

chapter.matplotlib可视化1.2柱状图

目录基本使用设置柱状图的填充颜色设置柱状图填充颜色的透明度绘制格网设置柱状图宽度绘制水平柱状图刻度和标签设置图例基本使用绘制柱状图主要使用matplotlib的bar函数。相比于pandas，matplotlib绘制起来较复杂，需要传入刻度列表和高度列表。实例：绘制简单的柱状图importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline
还好吧？·2020-06-26 03:43

Python之Matplotlib可视化基础

1.import导入importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp2.基本绘图plt.plot([1,2,3,4])#basicplotplt.ylabel("somenum")plt.show()plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])#plotxversusyplt.show()3.添加一些样式#borrowedfromMatlabp
suntx_lly·2020-06-26 02:33

Python.matplotlib可视化

matplotlib是Python中可视化的模块，接下来将一点点学习可视化。持续更新。。。#导入模块importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#JupyterNotebook在线绘图语句，如果不添加该语句，图片无法显示#防止中文乱码plt.rcParams['font.sans-serif
wyh_wen·2020-06-25 23:17

Matplotlib可视化（十七）-- 添加新的坐标轴

pltimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#pltx=np.arange(2,20)y1=x**2y2=np.log(x)plt.plot(x,y1)plt.twinx()#增加一个y坐标轴plt.plot(x,y2)#新添加一条线plt.show()plt.plot(y1,x)plt.twiny()#增加一个x坐标轴plt.plot(y2,x,c
加油学python·2020-06-25 22:25

Python+matplotlib可视化自定义轴域大小和位置

推荐图书：《Python可以这样学》，ISBN：9787302456469，董付国，清华大学出版社，第9次印刷图书详情（京东）：董付国老师17本Python系列图书均提供配套教学资源。=======================功能描述：使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。参考代码：运行结果：温馨提
Python_小屋·2020-06-24 18:38

Matplotlib可视化常用操作集合

Matplotlib常用操作记录写代码过程中常遇到的关于绘图的问题以及基本功能，能够满足日常需求使用时其他细节可使用help，或查阅官方文档Matplotlib可视化常用操作集合Matplotlib常用操作普通绘制折线图线型与颜色设置标题设置图例设置坐标轴图的背景线绘制子图坐标线的颜色及位置设置标注控制子图的间距绘制其他图形绘制条形图绘制箱形图终端使用其余经常遇到的显示灰度图显示颜色条
Tianlong Lee·2020-06-24 10:16

2019年1-5月文章汇总 | Python数据之道

个人官网：http://liyangbit.com推荐|免费获取365页《Python知识手册》深度好文｜Matplotlib可视化最有价值的50个图表（附完整Python源代码）推荐：这才是你寻寻觅觅想要的
Python数据之道·2020-06-24 03:13

Python matplotlib可视化图形

测试使用python的matplotlib将数据图形化。测试脚本：#!/usr/bin/envpython3importosimportmatplotlib.pyplotaspltx=[]y=[]fp=open("score.txt",'r')data=fp.readlines()foriindata:tempx=(i.split())[0]tempy=(i.split())[1]x.append
marbury·2020-06-23 16:26

Matplotlib可视化①——二维图表绘制（折线图&直方图&散点图&条形图&箱形图&饼图&面积图）

数据可视化系列汇总：Matplotlib可视化②——3D绘制散点图&曲面图&折线图&等高线图Seaborn做图系列①——直方图&箱型图&散点图&回归图&热力图&条形图Excel数据分析高级技巧①——动态图表制作
数据小斑马·2020-06-22 23:11

【数据分析】Matplotlib可视化最有价值的图表之——6、变化(Change)

  在数据分析和可视化中最有用的50个Matplotlib图表。这些图表列表允许使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。  这里开始第六部分内容：变化（Change）准备工作在代码运行前先引入下面的设置内容。当然，单独的图表，可以重新设置显示要素。#!pipinstallbrewer2mplimportnumpyasnpimportpandasaspdimp
E.Wong·2020-06-22 09:59

【数据分析】Matplotlib可视化最有价值的图表之——7、分组(Groups)

  在数据分析和可视化中最有用的50个Matplotlib图表。这些图表列表允许使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。  这里开始第七部分内容：分组（Groups）准备工作在代码运行前先引入下面的设置内容。当然，单独的图表，可以重新设置显示要素。#!pipinstallbrewer2mplimportnumpyasnpimportpandasaspdimp
E.Wong·2020-06-22 09:59

【数据分析】Matplotlib可视化最有价值的图表之——5、组成(Composition)

  在数据分析和可视化中最有用的50个Matplotlib图表。这些图表列表允许使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。  这里开始第五部分内容：组成（Composition）准备工作在代码运行前先引入下面的设置内容。当然，单独的图表，可以重新设置显示要素。#!pipinstallbrewer2mplimportnumpyasnpimportpandasas
E.Wong·2020-06-22 09:28

机器学习之单因子、多因子线性回归实战【详细】

文章目录1.线性回归实战准备1.1scikit-learn介绍1.2sklearn求解线性回归1.3模型表现评估1.4matplotlib可视化模型2.单因子线性回归模型2.1JupyterNotebook
听星的朗瑞·2020-06-21 13:03

50个matplotlib可视化 - 主图（带有完整的python代码）(2)

26.方框图箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数，第25个第45个四分位数和异常值。但是，您需要小心解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。#ImportDatadf=pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")#DrawPlo
zsx_yiyiyi·2020-06-21 04:53

Matplotlib可视化--散点图（笔记）

本文使用的环境是jupyternotebook，目的是画实战中的散点图，该例子来自于机器学习网站MachineLearningPlus上的博文：Python可视化50图1、需要使用的库#导入需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#让jupyternotebook能显示图像%matplotlibinlinemat
Deepin_L·2020-06-13 16:43

sklearn实现k-means聚类算法（气温数据集）matplotlib可视化

只是做个测试，最终聚类出来的信息实际应用意义不大。大家可以用sklearn中的兰花数据集进行测试，。我的数据集样式如下：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdx_sky_train=pd.read_csv('datadatadata1.csv',usecol
智商25的憨憨·2020-06-13 13:15

Python matplotlib可视化实例解析

例1使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。参考代码：运行结果：例2绘制正线余弦图像，然后设置图例字体、标题、位置、阴影、背景色、边框颜色、分栏、符号位置等属性。运行效果：例3生成模拟数据，创建两个子图，分别绘制正弦曲线和余弦曲线，把两个子图的图例显示在一起，并显示于子图之外。运行效果：例4生成模拟数据，
·2020-06-01 11:54

matplotlib可视化之hist直方图

直方图直方图（英语：Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量，一般以长条图（bar）的形式具体表现。因为直方图的长度及宽度很适合用来表现数量上的变化，所以较容易解读差异小的数值.hist函数定义：在向量x和y指定的位置创建一个包含圆形的散点图，该类型的图形也称为气泡图。matplotlib.pyplot.hist
丰年的博客·2020-05-10 16:51

matplotlib可视化之Scatter散点图

散点图Scatterchart(PointGraph,X-YPlot,ScatterChart或者Scattergram）是绘图中最常见的图形类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据分析，发现两者的关系与相关性。散点图可以提供三类关键信息：（1）变量之间是否存在数量关联趋势（正相关，负相关，不相关等）；（
丰年的博客·2020-05-10 16:34

matplotlib可视化篇legend()--图例

matplotlib.pyplot.legend()用来显示图例，legend基础语法及用法，官方文档常用参数列表loc:int或者str,可选项如下表格，可使用左侧的字符串或者右侧的整型代号,这里'best'意味会自行调节位置以不遮挡内容，同时运行速度相对要慢。loc参数fontsize:设置图例字体大小frameon:设置图例的边框，默认为True,设置为False时不显示边框edgecolo
若夏何由·2020-04-04 07:51

matplotlib可视化篇bar()--直方图(1)

在表示逐年利润或者业务进展时，我们往往更喜欢直方图，相比折线图，直方图更能直观体现数据量(以直方图面积体现)以及增长变化。函数:matplotlib.pyplot.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,color),官方bar()函数文档重要参数：x:为一个标量序列，确定x轴刻度数目height:和x对应，确定y轴的刻度width:决定单个直方图的宽度,效果见图2b
若夏何由·2020-04-01 22:08

matplotlib可视化篇barh()--直方图(2)

本节主要内容：1.barh()的使用，官方barh()项目地址2.如何绘制堆积图1.barh()barh()表示绘制水平方向的条形图，基本使用方法为：barh(y,width,height=0.8,align='center')，在使用过程中，可参考bar()--直方图(1)主要参数详情：y:代表直方图在y轴上的位置width:代表直方图的宽度，即每个直方图具体的数值最小体积实现：importma
若夏何由·2020-04-01 01:40

Python数据分析基础ReadingDay8_matplotlib可视化

readingFoundationsforAnalysiswithPythonDay8《Python数据分析基础》封面本系列的第八篇笔记进入可视化的内容。可视化也是数据分析重要的阶段，这是成果的输出部分，毕竟“千言万语不如一张图”，对于数据分析师来说，“好的可视化是会讲故事的”，还有就是探索性数据分析也会用到数据可视化。书中第6章图与图表部分会有两篇笔记，这一篇是关于matplotlib库的，我会
放翁lcf·2020-03-31 00:39

matplotlib可视化篇title()--标题

本系列记录matplotlib常用函数。1.matplotlib.pyplot.title()官方函数地址matplotlib.pyplot.title(label,fontdict=None,loc='center',pad=None,**kwargs)用来设置图表的标题。label:str,标题文本fontdict:dict,一个字典用来控制标题的字体样式，默认值如下：{'fontsize':
若夏何由·2020-03-30 12:54

matplotlib可视化篇scatter()--散点图

散点图常用于一些无规律的数据点展示，或者尚不明确数据之间的关系**函数：matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,linewidth=None)，官方项目地址，参考博客主要函数：x,y:数据点的位置s:数据点标记的大小，可为常数或者一个列表c:为数据点标记的颜色，可以为单个颜色或者一个颜色列表marker:数
若夏何由·2020-03-28 12:37

Matplotlib可视化

PyplotTutorialImportimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineBasicPlotplt.plot([1,2,3,4])#basicplotplt.ylabel("somenum")plt.show()BasicPlotplt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])#plotxversus
米乐乐果·2020-03-27 21:49

matplotlib可视化节日特别篇♥

生活需要仪式感，节日给了所有人以机会去表达对社会、对生活的爱，在这个特殊的节日里，希望找到了另一半的珍惜彼此，在生活中时时给对方带来惊喜；暂时单身的也努力去发现，发现和你一样发光发亮的ta。本节内容：1.scatter()心形散点图2.绘制心形图3.利用心形图制作词云第一部分：#2月14日特别篇importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设置心形图位置x
若夏何由·2020-03-26 04:23

matplotlib可视化

1.画点状图importpylabasplimportmatplotlibx=[10,20,11,12,15,25]y=[3,6,9,8,7,4]co=[1,2,3,4,5,6]fig1=pl.figure()foriinrange(0,len(x)):pl.plot(x[i],y[i],'o',color=cm(co[i]*1.0/6))#画点状图plt.scatter(random(10),r
Jarlon·2020-03-11 13:32

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matplotlib可视化plot所有颜色属性matplotlib动画制作重叠的直方图plot指令scatter属性指令matplot绘图函数用法属性总结绘图Scipy的Sparse模块Sparse模块解读
Crystalajj·2020-03-04 05:06
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