contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l

本文记录matlibplot常用基本操作,都是基本功能,不涉及复杂联合操作,其中各用法详细用法可参考官网: 1. 基本画图操作 ##mofan_matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1,50) y = 2*x + 1 #draw the lines #plt.plot(x,y) #show to draw the figure :must call at the l

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html python绘制三维图   作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: 1 2 3 4 import matplotlib.

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参

挖坑,以后还会更新吧 做数学建模画图使用了matplotlib和numpy,这里简单总结一下常用的用法 一.数据拟合 1.np.polyfit(x, y, n) 使用n次多项式去拟合x,y散点图,返回各个项的系数 2.np.poly1d(a) 返回一个a数组描述的多项式函数 3.np.linspace(l, r, n) 从l到r上生成n个数(间距相等) 二.二维颜色图的绘画 1.首先需要from matplotlib import colors, ticker, cm x = np.linspa

一.基本用法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1,1,50) # 生成-1到1 ,平分50个点 y = 2*x+1 plt.plot(x,y) # 把 x 和 y 展示出来 plt.show() # 脚本当中要用.show()图才会出来 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1,1,50) # 生

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介   Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图

本教程包括 62 个基础样例,12 个核心样例,26 个习惯用法.如果觉得还不错,欢迎转发.留言. 一. Python 基础 62 例 1 十转二 将十进制转换为二进制: >>> bin() '0b1010' 2 十转八 十进制转换为八进制: >>> oct() '0o11' 3 十转十六 十进制转换为十六进制: >>> hex() '0xf' 4 字符串转字节 字符串转换为字节类型 >>> s = "apple"

以下所有代码全都至少运行一遍,确保可复现.易于理解.逐步完成入门到进阶的学习. 此教程经过我 反复打磨多遍 ,经常为此熬夜,真心不易,文章比较长,看完有用,帮我点个在看或分享支持. 教程包括 62 个基础样例, 12 个核心样例, 26 个习惯用法.如果觉得还不错,欢迎转发.留言或在看. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.在上一篇文章< Python 机器学习实战 -- 监督学习(上)>中已经讲述了机械学习的相关概念与基础知识,监督学习的主要流程.对损失

翻译总结自:matplotlib.pyplot - Matplotlib 3.4.3 documentation 函数 说明 acorr x的自相关性图 angle_spectrum 角度谱 annotate 在指定位置处添加文本标注 arrow 画一个箭头 autoscale 坐标轴范围调整(自适应) axes 加一个子图(跟subplot差不多) axhline 在指定位置增加一个水平线 axhspan 在指定位置增加一个水平矩形区域 axis 返回关于坐标轴的一些信息(xmin,xmax,

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部

最近在学习机器学习,学习和积累和一些关于机器学习的算法,今天介绍一种机器学习里面各种分类算法的比较 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ ===================== Classifier comparison ===================== A comparison of a several classifiers in scikit-learn on synthetic datasets. T

近期的事务与sklearn有关,且主要用到了分类.在此做一点笔记 进行分类大概涉及三个知识点: 一. 分类器 二.特征选择 三.模型选择 一.分类器(Classification) 实例一:plot_classifier_comparison.py # Code source: Gaël Varoquaux # Andreas Müller # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause import

bp寄存器,跟其它什么BX,AX一样的用法, SP是用在栈上的,配合SS使用,像SS:SP SS上放段地址,SP上放偏移地址. 寻址时,像[bp],相当于SS:[bp] 就是说它默认使用SS 像BX默认使用CS ---------------------------------------------------ss栈段寄存器 sp栈顶指针寄存器 bp默认的栈寻址寄存器 --------------------------------------------------- sp会随着带有堆栈操作

SVM原理 线性可分与线性不可分 线性可分 线性不可分-------[无论用哪条直线都无法将女生情绪正确分类] SVM的核函数可以帮助我们: 假设‘开心’是轻飘飘的,“不开心”是沉重的 将三维视图还原成二维: 刚利用“开心”“不开心”的重量差实现将二维数据变成三维的过程,称为将数据投射至高维空间,这正是核函数的功能 在SVM中,用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核.径向基内核(RFB) 多项式内核: 通过把样本原始特征进行乘方来把数据投射到高维空间[如特征1^2,特征2^3

matplotlib基础 “““ 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 用matplotlib用图形画出变化的折线图 """ from matplotlib import pyplot as plt """设置中文""" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'

numpy基础 import numpy as np 定义array In [156]: np.ones(3) Out[156]: array([1., 1., 1.]) In [157]: np.ones((3,5)) Out[157]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) In [158]: In [158]: np.zeros(4) Out[158]: array([0., 0.

直接上代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入显示3D的库 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义一个图片 fig = plt.figure() # 对此图片增加一个维度,使其成为3D图像 ax = Axes3D(fig) # 定义X,Y值 X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) # 把X,Y坐标网格化