plt.plot 第15页

Python数据可视化4-坐标轴调整

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义数据x=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2#定义figureplt.figure()#绘图(x,y2)plt.plot

ohcezzz·2020-08-21 01:36

python keras 各种激活函数对应的图像

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkerasimportbackendasKx=np.linspace(-3,3,100)y=K.tanh(x)plt.plot

lujianfeiccie2009·2020-08-21 00:30

数据可视化——Matplotlib绘图03

例如plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

sheng_yx·2020-08-20 23:35

matplotlib.pyplot中文标题乱码

绘图的时候，部分原始代码如下，plt.plot(x1,y1)plt.xlabel("温度")plt.ylabel("湿度")plt.show()结果如下，标题乱码根据网上查询的结果是，matplotlib.pyplot

bhcgdh·2020-08-20 23:43

数分可视化笔记整理6 - 完整详细版整理笔记（下）

plt.plot([1,2,3],[4,5,

sevieryang·2020-08-20 07:42

数据可视化学习记录

会绘制出他认为合理的图形，可以看到，4.0处的值为25，但实际上应该是5.0处的值为25，我们需要为plot函数提供输入值来修正，input_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot

嗷海胆·2020-08-20 07:42

数据可视化2

plt.gcf()/plt.gca()——获得当前图表和子图plt.plot(x,y)ax=plt.gca()ax.spines[“right”].set_color(‘red’)plt.plot(x,

Vera_jia·2020-08-20 06:48

笔记——数据可视化02

在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：plt.plot（）实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实

唛咦·2020-08-20 05:35

(转载)python画动态图——plt.ion动图使用，训练过程展示

10/(i**2)foriinx]#lossvaluesarrayplt.ion()foriinrange(1,len(x)):ix=x[:i]iy=loss[:i]plt.title("loss")plt.plot

蔡军帅·2020-08-20 04:32

python让绘图动起来

t_now=0m=[math.sin(t_now)]foriinrange(100):plt.clf()t_now=i*0.1t.append(t_now)m.append(math.sin(t_now))plt.plot

coding上下求索·2020-08-20 03:29

matplotlib绘制函数曲线

np.linspace(-30,30,10000)y=(x**2-5*x+10)#方程式z=(2*x-5)#导数方程z=(-5*x+10)#二次函数的0点切线方程plt.figure(figsize=(7,4))plt.plot

castingA3T·2020-08-20 03:28

Python_第四篇可视化（3）_Matplotlib图表增加元素

3.1处理多个Figure和Axes对象plt.subplot(abc)如plt.subplot(211)a.沿垂直方向分几部分；b.沿水平方向分几部分；c.直接从命令控制的子图3.2添加数据点显示方式plt.plot

努力努力MT·2020-08-20 03:10

Python绘制和保存动态图（gif或MP4）

fig=plt.figure()plt.ion()plt.show()ims=[]foriinrange(1,10):im=plt.plot(np.linspace(0,i,10),np.linspace

ok_kakaka·2020-08-20 03:45

python 的 matplotlib画图画曲线图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(8,4))plt.plot

MachineLearningAI·2020-08-20 03:32

Python中Matplotlib绘图用法教程（常用参数详解）

目录plt.plot()绘图plt.figure()创建画布中文/负号显示问题设置坐标轴plt.legend()创建图例plt.text()文字说明plt.scatter()画散点图plt.bar()画条形图

CVMDL·2020-08-20 00:26

解决matplotlib库在PyCharm和命令行都无法正常显示问题

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.arange(20)y=[x_i+np.random.rand(1)forx_iinx]a,b=np.polyfit(x,y,1)plt.plot

weixin_30602505·2020-08-19 21:11

《Python编程:从入门到实践》---项目2

importmatplotlib.pyplotasplt'''x_values=[1,2,3,4,5]y_values=[x**3forxinx_values]plt.scatter(x_values,y_values,s=100)#plt.plot

juip·2020-08-19 19:21

pyplot

https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html在交互环境中查看帮助文档：importmatplotlib.pyplotasplthelp(plt.plot)

qq_34631918·2020-08-19 19:57

累计直方图 numpy histogram 参数说明

每个灰度值的频数cdf=hist1.cumsum()#累加频数得累计直方图cdf_normalised=cdf*float(hist1.max()/cdf.max())#把累计直方图的比例化到近似直方图plt.plot

Free Jim·2020-08-19 16:44

（pythonista+matplotlib)绘制三次函数及其导数的图像

Appimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-2,2,1000)y=pow(x,3)-3*xy1=3*pow(x,2)-3plt.axhline(y=0.0,c="r",ls="--",lw=2)plt.plot

7300T·2020-08-19 09:46

2020-4-9 Matplotlib如何在同一个图上显示多个子图

直接指定划分方式和位置进行绘图t=np.arange(0.0,2.0,0.1)s=np.sin(t*np.pi)plt.subplot(2,2,1)#要生成两行两列，这是第一个图plt.subplot('行','列','编号')plt.plot

憨憨猿·2020-08-19 01:35

Python 项目二数据可视化

file-settings-projectinterpreter+matplotlib2.绘制简单折线图importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot

小小慧程序员·2020-08-19 00:38

Python3：项目可视化（Matplotlib）

简单的入门使用plot()#mpl_squares.pyimportmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot

Aries888·2020-08-18 21:10

python中matplotlib的颜色及线条控制

代码：plt.subplots(1,1)x=range(100)y=[i**2foriinx]plt.plot(x,y,linewidth='1',label="test",color='coral',

蒋博文·2020-08-18 14:14

mnist手写数字识别pytorch版

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltdefplot_curve(data):#fig=plt.figure()plt.plot

m0_37712876·2020-08-18 08:04

画图常用命令

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-1,1,50)y1=x**2y2=x*2#这个是第一个figure对象,下面的内容都会在第一个figure中显示plt.figure()plt.plot

hover_load·2020-08-17 18:43

用python画隐函数图像

显函数的画法的话，一般比较简单，一列x的数组，有对应的函数的话，就很容易弄出一列y的数组，然后通过plt.plot就能画出来了。可是隐函数的话，求出对应的y是比较难的，特别是多个y对应的时候。

your_answer·2020-08-17 04:17

2.Matplotlib绘制简单图像

文章目录Matplotlib绘制简单图像线图散点图plt.plot绘制散点图plt.scatter绘制散点图基本误差线密度图与等高线图plt.contour()绘制等高线图plt.contourf()绘制密度图

鸿神·2020-08-17 02:08

Python中matplotlib的颜色及线条等设置

greenr:redc:cyanm:magentay:yellowk:blackw:white2.线条plt.scatter(x,y,c=‘r’,marker=‘x’,label=‘cluster_1’)plt.plot

爱好喝酒吃肉的小张同学·2020-08-17 02:34

matplotlib.pyplot学习笔记(一)

引入模块并且另名importmatplotlib.pyplotasplt一、制作简单折线图函数功能plt.plot(x,y)x,y可为列表或元组，如果只传入一个列表，则x为缺省值默认为range(len

LYAF_JJ·2020-08-16 23:54

数据可视化_Second_Chapter

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfrommatplotlib.patchesimportPolygondeffunc(x):return-(x-2)*(x-8)+40x=np.linspace(0,10)y=func(x)fig,ax=plt.subplots()plt.plot

蔚蓝祥和的天空·2020-08-16 10:18

《Python编程从入门到实践》学习笔记详解-项目篇（数据可视化）

#项目一数据可视化#绘制简单的折线图importmatplotlib.pyplotaspltsquares=[1,4,9,16,25]plt.plot(squares)plt.show()#修改标签文字和线条粗细

ZS_520·2020-08-16 10:23

【Python学习笔记】【matplotlib】（十三）数据可视化：生成数据（折线图、散点图、直方图）

https://matplotlib.org/生成数据绘制简单的折现图折线图importmatplotlib.pyplotasplt#包含生成图表的函数x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]plt.plot

王亿亿·2020-08-16 09:03

Python学习笔记（六）：数据可视化

1、使用matplotlib绘制图形1、1绘制折线图importmatplotlib.pyplotaspltb=[1,2,3,4,5,6,7]a=[1,4,9,16,25,36,49]plt.plot(

sinat_39886323·2020-08-16 08:28

python（三）：matplotlib 绘图使用及技巧记录

二、使用matplotlib每次使用前，需要在先调用库：importmatplotlib.pyplotasplt如下代码实例：如果在第一行代码plt.plot()中只输入一个数组或者列表时，默认将该数组设置为

奔跑的林小川·2020-08-16 07:22

python中matplotlib的使用技巧

GBKimportmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]#input_values设置图表x,y起始值为0squares=[1,4,9,16,25]plt.plot

30以后的男人·2020-08-16 06:01

jupyte中动态更新matplotlib的曲线

错误做法如果简单地多次调用plot，几次绘制的曲线会堆在一个图里：foriinrange(5):x=list(range(i,i+5))y=[xx**2forxxinx]plt.plot(x,y)plt.show

Mrfive555·2020-08-16 05:59

python学习笔记——matplotlib的使用(1)

importmatplotlib.pyplotasplt2、plt.figure用法利用figure进行图像序号、图像大小的设置plt.figure(num=3,figsize=(8,5))#图像序号为3；大小为8：53、plt.plot

旧城·半夏·2020-08-16 04:07

python函数绘制简单的曲线图像

importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyimportmathfrompylabimport*x=numpy.linspace(-4,4,200)f1=numpy.power(10,x)f2=numpy.power(math.e,x)f3=numpy.power(2,x)plt.plot

求知小菜鸟·2020-08-16 03:18

matplotlib的一些基本使用方法，读取txt并将str转化为list形式

10,20,30,40,50,60]y=[29,3,45,76,23,89]x1=[15,25,35,45,55,65]y1=[9,7,55,66,33,99]plt.figure()plt.title('TEST1')plt.plot

Edith·上官·2020-08-15 23:37

Matplotlib 入门（一）：基础操作

一、第一张图片1、画图三部曲1.1导入包importmatplotlib.pyplotasplt1.2绘制plt.plot(x,y)1.3显示plt.show()2、代码#-*-coding:utf-8

若云流风·2020-08-15 08:39

Matplotlib快速入门与进阶

几个常见的matplotlib图形绘制方法•画一个折线图：plt.plot()•画一个柱状图：plt.bar()•画一个条形图：plt.barh()•画

pennyyangpei·2020-08-15 07:14

matplotlib基础学习

简单示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#从-1,1之间获取50个数x=np.linspace(-1,1,50)y=2*x+1#画线plt.plot

张行之·2020-08-15 07:51

matplotlib画图-快速入门(持续更新)

导入matplotlib库importmatplotlib.pyplotasplt在以下的例子中我们都以plt为matplotlib.pyplot的别名画线使用plt.plot(x,y)传入x，y，通常是两个

liwzhuo·2020-08-15 07:16

Matplotlib库快速入门与学习

2D图表使用简单且开源数据可视化，帮助理解数据2.快速上手简单画图程序importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#可不要plt.figure()#创建画布plt.plot

SCH0·2020-08-15 05:07

python里mathplot.pyplot做图操作

importmatplotlib.pyplotaspltimportmathimportnumpyasnp#绘制折线图squares=[1,2,3,4,45]input_values=[2,5,4,23,45]plt.plot

Rense1·2020-08-14 22:21

学习使用matplotlib实现数据可视化

一、使用plot绘制线图importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25】plt.plot(input_values

Wuxy_Fansj_Forever·2020-08-14 22:50

python可视化：pyplot各种图形样例

1.使用plt.plot()画折线图函数格式：格式1：plt.plot([x],y,[fmt],data=None,**kwargs)格式2：plt.plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[

wuwanyu_321·2020-08-14 22:43

Numpy+Matplotlib数据可视化Demo展示

1.正弦曲线函数图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-5,5,256)y=np.sin(3*x)plt.plot(x,y,

进阶的JFarmer·2020-08-14 21:05

python中matplotlib的颜色及形状

绘制折线图命令形如：#常用plt.plot(x,y,linewidth='1',label="test",color='red',linestyle=':',marker='|')#所有可选参数plt.plot

Mortal71·2020-08-14 21:18

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