plt.cm.Spectral

plt.scatter()和sklearn.datasets.make_circles()

/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html例子：plt.scatter(train_X[:,0],train_X[:,1],c=train_Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral

沙雕出现了·2023-06-10 05:08

python DBSCAN聚类算法

DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==MatplotlibPyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral

amor254·2023-01-01 10:52

python中的plt.cm.Paired用法说明

补充：【python】plt.cm.Spectral，颜色分配plt.cm.Spectral的简单示例：实验：分别给6个元素分配颜色，其中第1，2，5，6个元素的颜色一致，第2，3个元素的颜色一致。

·2021-05-31 11:32

2021-01-02

morphology”包的调用的问题在使用importmatplotlib.pyplotasplt进行图像处理时，显示图像并设置图像显示的颜色块时，使用以下代码：ax1.imshow(gradient,cmap=plt.cm.spectral

Bazinga_521·2021-01-02 10:57

[DeepLearning]吴恩达Coursera课后作业

article/details/79827273问题集合课程1_第3周_编程作业（1）#Visualizethedata:plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral

Extreme_Programmer·2020-08-23 23:58

【深度学习_1.3】搭建浅层神经网络模型

搭建一层隐藏层的浅层神经网络【准备】1.导入相关包importxxxx2.加载数据集X,Y=load_planar_dataset()3.查看数据plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral

fourierLouis·2020-08-16 11:22

[521]plt.cm.Spectral

例1#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(1)#产生相同的随机数X=np.random.randn(1,10)Y=np.random.randn(1,10)print(X,Y)label=np.array([1,1,0,0,0,0,0,1,1,1])plt.scatter(X.res

周小董·2020-08-03 08:32

【python】plt.cm.Spectral，颜色分配

plt.cm.Spectral的简单示例：实验：分别给6个元素分配颜色，其中第1，2，5，6个元素的颜色一致，第2，3个元素的颜色一致。

HelenLee01·2020-08-03 07:38

关于plt.cm.Spectral

cmap=plt.cm.Spectral用法理解%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(1)

土肥宅娘口三三·2020-08-03 04:29

关于Python matplotlib scatter函数的一点认知

DeepLearning.ai课程1-3节中，有如下一段代码：X,Y=load_planar_dataset()#Visualizethedata:plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral

lq200321012·2020-08-03 01:32

plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral)出错

plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral)出错ValueError:cofshape(1,400)notacceptableasacolorsequenceforxwithsize400

Douzi1024·2020-08-02 22:08

不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectral

不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectralplt.cm.Spectral的作用在于在画图时为不同类别的样本分别分配不同的颜色。假如存在下列的numpy.array样本数据：\qquad其中前两列为样本特征数据，最后一列为样本label。要将其用scatter形式展示，以前总是先遍历将其分组到不同的list当中，然后再进行plt.scatter操作，如下：importmatpl

wang_zuel·2020-08-02 21:25

ValueError: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with size 400, 'y'

在做吴恩达深度学习课程第一课第三周的课后作业时，运行如下代码：plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral)报错：ValueError:

BruceCheen·2018-11-21 22:25

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