plt.scatter

Matplotlib 散点图 绘制详解

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#第一组散点x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])y=np.array([1,4,9,16,7,11,23,18])plt.scatter
一条菜鸟鱼·2023-07-19 12:38

matplotlib 笔记：marker 款式

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10)y=np.sin(x)+1.5plt.figure(figsize=(10,10))plt.scatter
UQI-LIUWJ·2023-07-19 06:09

python怎么用散点图_怎么用Python画散点图

70,65,72,63,71,64,60,64,67]minutes=[175,170,205,120,220,130,105,145,190]labels=['a','b','c','d','e','f','g','h','i']plt.scatter
weixin_39882948·2023-07-18 19:38

Matplotlib - 常见图形绘制

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])y=np.array([1,4,9,16,7,11,23,18])plt.scatter
泯灭XzWz·2023-06-22 23:41

seaborn笔记

画出种类散点图face=sns.FacetGrid(data,hue="Species",size=5)face.map(plt.scatter,"SepalLengthCm","SepalWidthCm
热衷开源的宝藏Boy·2023-06-20 07:59

10-matplotlib散点图、矩阵散点图

散点图、矩阵散点图plt.scatter(),pd.scatter_matrix()#plt.scatter()散点图#plt.scatter(x,y,s=20,c=None,marker='o',cmap
蓝剑狼·2023-06-20 00:38

基于matplotlib的数据可视化（二）之常见图表

matplotlib绘制常见图表几大步骤：（1）导库（用到什么库导入什么库）（2）设置要展示的数据，比如xy轴上的数据是什么：x=[1,2,3,4],y=[3,4,2,5](3)调用函数实现图表：plt.bar()或plt.scatter
Cindy_zhen111·2023-06-15 20:27

绘图与可视化(散点与直方图)

通过实例来说明绘制该图形的函数散点图scatter先生成2页的标准正态分布y=np.random.standard_normal((1000,2))再使用scatter函数plt.figure(figsize=(7,5))plt.scatter
凉风起天末_·2023-06-14 19:52

matplotlib之散点图

.初认识基本代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltN=1000x=np.random.randn(N)y=np.random.randn(N)plt.scatter
我的章鱼小丸子呢·2023-06-12 18:53

plt.scatter()详解

plt.scatter()一般在代码中会以下列方式导入库：importmatplotlib.pyplotasplt函数的原型：matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c
我想喝冰阔乐·2023-06-11 02:05

研究生-Python-作图-plt.scatter-color

这些数将用作散点图中每个点的颜色，具体方式取决于plt.scatter函数中的c参数。如果c参数是一个标量，则所有点的颜色都相同；否则，每个点的颜色由c数组中对应的元素决
失格夕颜·2023-06-10 05:38

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

plt.scatter()官方文档https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html例子：plt.scatter
沙雕出现了·2023-06-10 05:08

plt.scatter()函数的常见用法

plt.scatter（）函数用法一.scatter（）函数的定义二.scatter（）函数的用法最近小阿奇码代码的时候遇见了plt.scatter（）函数，觉得挺有用，就总结下来和小伙伴一起分享参考了原博主
帅奇奇的博客·2023-06-10 05:07

【Python知识】可视化函数plt.scatter

目录一、说明二、函数和参数详解2.1scatter函数原型2.2参数详解2.3其中散点的形状参数marker如下：2.4其中颜色参数c如下:三、画图示例3.1关于坐标x，y和s，c3.2多元高斯的情况3.3绘制例子3.4绘图例33.5同心绘制3.6有标签绘制3.7直线划分3.8曲线划分一、说明关于matplotlib的scatter函数有许多活动参数，如果不专门注解，是无法掌握精髓的，本文专门针对
无水先生·2023-06-10 05:36

matplotlib散点图点大小_python散点图绘制scatter

发现plt.scatter()不仅能画散点，还能调节点的大小，做成气泡图，所以自己准备写个总结，记录下！
weixin_39943678·2023-06-09 00:04

【生成数据】绘制简单的折线图

使用scatter绘制散点图并设置其样式plt.scatter(2,4,s=200)#设置图表标题并给坐标轴加上标签plt.title("SquareNumber",fontsize=24)plt.xlabel
Selcouther·2023-06-07 18:02

机器学习之绘图(二)

/tips.xlsx",'sheet1')#分别取出吸烟者和非吸烟者数据#有了这些数据我们就可以绘制散点图plt.scatter(a,b,ma
无情无疫·2023-04-20 08:37

使用Matplotlib绘制各类图(散点图、直方图、柱状图、折线图、箱型图、填充图、热力图）

导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt一、散点图plt.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None
土豆包饺子·2023-04-17 22:54

2021-09-14数据分析：matplotlib绘制散点图、条形图、直方图

文章目录1.matplotlib绘制散点图2.matplotlib绘制条形图3.matplotlib绘制直方图1.matplotlib绘制散点图plt.scatter()#-*-coding:GBK-*
桃子柚子小饼干·2023-04-08 13:59

机器学习的敲门砖：kNN算法（下

plt.scatter(X2[:,0],X2[:,1])plt.show()计算其均值/方差np.mean(X2[:,0])np.std(X2[:,1])1.4Sklearn中的归一化首先我们来看一个在实际使用归一化时的一个小陷阱
java100001·2023-04-05 17:23

matplotlib 散点图

plt.scatter(),pd.scatter_matrix()#plt.scatter(x,y,s=20,c=None,marker='o',cmap=None,norm=None,vmin=None
哈斯勒·2023-04-03 14:29

Python画论文级别的柱状图（plt.bar）

库函数的使用3.美化图片一些代码二、使用步骤1.引入库2.绘图第一步，创建一个画布3.系统修改画图的字体、大小和粗细（习惯用TimesNewRoman和加粗字体'bold'）4.数据5.画图（两个子图）6.利用plt.scatter
可乐要加冰_ice·2023-03-31 16:28

用plt.scatter()函数进行散点图绘制以及PCA进行二维到一维的降维

目录散点图的绘制用PCA进行二维到一维的降维参考散点图的绘制通过plt.scatter()函数绘制散点图：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#np.empty
Dream_Bri·2023-03-30 01:42

python生成香蕉形数据集

fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpX,Y=make_moons(n_samples=2000,shuffle=True,noise=0.15,random_state=None)#plt.scatter
Hooddi·2023-03-29 22:25

python绘制散点图的函数_在python中,使用scatter绘制散点图的实例

绘制散点图的实例如下所示：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltx_values=[1,2,3,4,5]y_values=[1,4,9,16,25]#s为点的大小plt.scatter
weixin_39589253·2023-03-28 20:10

第12章 决策树

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt[2]fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,2:]y=iris.target[3]plt.scatter
Cai-Gbro·2023-03-11 07:20

散点图

importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[3,6,1,8]plt.scatter(x,y)plt.xlabel("x")plt.show()结果
学习是什么能吃吗·2023-02-06 17:21

plt.scatter报错ValueError: s must be a scalar, or float array-like with the same size as x and y

plt.scatter(xArray,ySmoothedCopy,'b')报错：ValueError:smustbeascalar,orfloatarray-likewiththesamesizeasxandy
B博士·2023-02-01 12:07

python 可视化 二维坐标标注等等

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2#x的平方plt.figure()plt.plot(x,y1)#画线plt.scatter
weixin_30918415·2023-01-30 15:33

【matplotlib】20.其他图

#【matplotlib】20.其他图2023.1.20polt为点线图，后面我们看看plt里面的其他图20.1Scatter散点图plt.scatter()importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn
羊老羊·2023-01-24 11:11

机器学习——一元线性回归

/data_linear.csv",delimiter=",")x_data=data[:,0]y_data=data[:,1]##展示数据集#plt.scatter(x_data,y_data)#plt.show
ke·2023-01-17 13:46

pytorch: 学习笔记5, pytorch实现线性回归2(简单实现)

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchimporttorch.utils.dataasData#显示数据defshow(sample,labels):print('show')plt.scatter
小旺的尾巴·2023-01-17 07:25

【matplotlib】【持续更新】matplotlib知识汇总

绘制图plt.plot(x,y)#绘制折线图plt.scatter(x,y)#绘制散点图plt.bar(x,y,width=0.3)#绘制水平条形图plt.b
阳阳的小笔记本·2023-01-16 08:19

使用matplotlib.pyplot报错exit code -1073741819 (0xC0000005)（随笔二）

0xC0000005)问题：使用matplotlib.pyplot报错exitcode-1073741819(0xC0000005)使用代码如下，依然报错，那么问题并不是没有添加plt.show()：plt.scatter
Zhang庆欢·2023-01-15 20:59

【练习2021-10-21】matplotlib中 scatter（）画点 Python

importmatplotlib.pyplotasplt#要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向它传递一对x和y坐标，#它将在指定位置绘制一个点：plt.scatter(2,4,s=200)#
昔阳z·2023-01-13 22:48

特征解耦,torch.cumprod(),np.random.seed(),plt.scatter

1.infoGAN通常，我们学到的特征是混杂在一起的，如上图所示，这些特征在数据空间中以一种复杂的无序的方式进行编码，但是如果这些特征是可分解的，那么这些特征将具有更强的可解释性，我们将更容易的利用这些特征进行编码。所以，我们将如何通过非监督的学习方式获取这些可分解的特征呢？前人也通过很多监督非监督的方法学习可分解的特征。在这篇paper中，非监督学习通过使用连续的和离散的隐含因子来学习可分解的特
weixin_44040169·2023-01-12 07:25

sklearn——一元线性回归

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",")x_data=data[:,0]y_data=data[:,1]plt.scatter
陈陈的糖罐子·2023-01-08 16:39

梯度下降法——一元线性回归（实战）

载入数据data=np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",")#传入文件，分隔符是逗号x_data=data[:,0]#取所有的行，第0个列y_data=data[:,1]plt.scatter
陈陈的糖罐子·2023-01-08 16:09

PYthon 教你怎么选择SVM的核函数kernel及案例分析

关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客4种核函数的适用场景接上文可以选在非线性核函数，可以将数据明显的区别开clf=SVC(kernel="rbf").fit(X,y)plt.scatter
程志伟·2023-01-08 11:06

python DBSCAN聚类算法

make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral颜色分配====pythonnumpy中linspace函数====enumerate()函数====plt.scatter
amor254·2023-01-01 10:52

plt.scatter()函数

函数用于生成scatter散点图参数：x,y:绘制散点图的数据点s:大小c:颜色marker：图标label：标签名plt.title("moonsdata")plt.scatter(X[arg,0],
泮城～烟沙·2022-12-26 22:21

plt.scatter()函数

plt.scatter(X[arg,0],X[arg,1],s=100,c='b',marker='+',label='data1')参数：x,y：绘制散点图的数据点s：大小c：颜色marker：标记的样式
泮城～烟沙·2022-12-26 22:21

kmeans聚类可视化

算法，数据使用numpy随机生成数据生成代码如下：1.随机生成100*2的numpy二维数组da1=np.random.rand(100,2)2.原数据散点图展示x=da1[:,0]y=da1[:,1]plt.scatter
hpy丸子·2022-12-26 21:20

【Python】项目实战二：数据可视化 - 《Python编程：从入门到实践》

：折线图变为散点图"""input_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)#plt.scatter
THDoO·2022-12-25 16:19

Python：K-Means调用Sklearn的写法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromnumpyimportrandomdata=np.loadtxt('E:\dataset\K-means_data')#plt.scatter
DeniuHe·2022-12-23 12:32

【Python基础】手把手教你数据可视化！（附实例讲解）

绘制常用图形常用图形有：plt.scatter()散点图plt.plot()折线图plt.bar()直方图plt.pie()
小白学视觉·2022-12-23 11:13

2022.05.25 机器学习-数据科学库（HM）_Day02

【matplotlib常用统计图】01绘制散点图plt.scatter(x,y)【matplotlib常用统计图】02绘制条形图plt.bar(x,y)【matplotlib常用统计图】03绘制多次条形图
非畅6 1·2022-12-23 06:08

ML - SVM 使用多项式特征

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_moons()X.shape#(100,2)y.shape#(100,)plt.scatter
伊织code·2022-12-22 07:44

matplotlib.pyplot结合numpy的简单使用

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#创建二维数组array=np.array([[1,3],[2,4],[3,6],[4,8]])#绘制散点图plt.scatter
爱学习的爬虫·2022-12-21 07:00

机器学习_手写算法：随机梯度下降实现线性回归

np.random.rand(100,1)y=6+5*x+np.random.rand(100,1)#添加噪声#图示importmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('ggplot')plt.scatter
Scc_hy·2022-12-20 21:40
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