1.自变量的误差条 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 使图形中的中文正常编码显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 使坐标轴刻度表签正常显示正负号 # 生成数据 x = np.arange(17) error = np.random.rand(17) y = np.power(x

1.用 matplotlib.pyplot.style.avaliable 可查看 matplotlib 自带的美化样式如下: ['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid'

#!/usr/bin/env python3 ## 以下是一个带误差条的条形图的例子,演示了误差条形图的绘制及中英文字体设置 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties as FP # %matplotlib inline # %config InlineBackend.figure_fo

一.绘制误差线 使用errorbar方法可以绘制误差线. x = np.linspace(0,10,50) dy=0.8 y = np.cos(x) + dy*np.random.randn(50) plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k') 做一些格式上的调整: plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='ok',ecolor='lightgray',elinewidth=3, capsize=0) errorbar方法的一些参数说明: y

#coding=utf8 from pylab import * plt.figure(figsize=(8,10), dpi=50) plt.plot(do_tow2[28:508],do_prn2[28:508],do_tow5[28:508],do_prn5[28:508],do_tow6[28:508],do_prn6[28:508],do_tow9[28:508],do_prn9[28:508],do_tow10[28:508],do_prn10[28:508],do_tow12[28

国外大神制作的一个很棒的matplotlib 可视化教程 参考:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/ ♔一:关联 散点图 带边界的气泡图 散点图与最佳拟合线 与stripplot抖动 计数图 边缘直方图 边缘Boxplot 相关图 矩阵图 ♔二:偏差 发散酒吧 分歧的文本 分散点图 用标记分散棒棒糖图表 面积图 ♔三:排行 条形图 棒棒

Matplotlib初相识 认识matplotlib Matplotlib是一个Python 2D绘图库,能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形,用来绘制各种静态,动态,交互式的图表 一个最简单的绘图例子 matplotlib的图像都是画在对应的figure上,可以认为是一个绘图区域.而一个figure又可以包含一个或者多个axes,可以认为是子区域,这个子区域可以指定属于自己的坐标系.下面通过简单的实例进行展示: import matplotlib.pyplot as p

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文.为了让图表能正确显示中文,主要有三种设置中文的方法: (1)直接读取指定的字体文件.这种方法的依赖性最小,缺点是要指定字体文件的路径.举个例子,在源码所在目录下有STZHONGS.TTF字体文件,那么可以像下面这样写: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_man

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib 画图 1. 画曲线图       Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0.51, 0.59, 0.65, 0.68, 0.725, 0.752, 0.8])   ours = np.array([0.00000000e+00, 1.21182744e-04, 4.26563257e-02,   1.76078526e-01, 3.51187591e-01, 5.0266

一.相关知识 官网介绍 matplotlib API 相关博客 matplotlib绘图基础 漂亮插图demo 使用seaborn绘制漂亮的热度图 fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数,一共有 2x2 个图像.函数返回一个figure图像和一个子图ax的array列表. 补充:gridspec命令可以对子图区域划分提供更灵活的配置. 中文显示方框问题 这是由于matplotlib文件夹内没有中文字体包导致的,实际上函数包本身是支持中文的,常见解

官方网址:http://matplotlib.org/tutorials/introductory/lifecycle.html#sphx-glr-tutorials-introductory-lifecycle-py 根据官网描述,matplotlib有两个接口:一个是(object-oriented interfacet)面向对象的接口,用于控制Figure和Axes,它控制一个或多个图形的显示:另一个是pyplot,它是MATLAB的封装,每个Axes是一个依赖于pyplot的独立子图.

matplotlib自带的颜色 seaborn的颜色 装了seaborn扩展的话,在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names. 使用的代码 plt.plot([1,2], lw=4, c=seaborn.xkcd_rgb['baby poop green']) 使用的颜色名称 [参考] [1](原)python中matplotlib的颜色及线条控制

网上有很多方法,但是基本的是片面的. 参考1 https://tracholar.github.io/wiki/python/matplotlib-chinese-font.html 参考2 https://www.cnblogs.com/touristlee/p/8805655.html windows下,做到以下三点,可以成功 (1)现在msyh.ttf字体,放到matplot的字体目录, 路径如 D:\Program\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotl

In [1]: import os import matplotlib.image as mpimg from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能,这两个通能通过im

matplotlib是python第一个数据可视化库,在数据分析,可视化领域的地位和贡献是无法磨灭的.但也正是因为有了这位老大哥的出现给后续基于matplotlib实现的绘图库实现了可能. 而对于绘图的基本操作来说,是没有什么创新性改变的,除非是提供matlab可视化的操作.所以seaborn之类的高级库所作的努力就在配色以及一些不方便的参数上. 相信很多人在jupyter notebook画图,是这样的过程, 画什么图? 散点? 柱状?function是什么?google查一下. 嗯,我还差个

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

绘图功能最基本的命令行:plot(y). 二维图形: (1) >> y=rand(100,1); >> plot(y) y是随机的实向量,以生成y的索引为横坐标,y为纵坐标绘图 (2)plot(x,y): 第一个作为横坐标,第二个变量作为纵坐标 >> x=0:0.01*pi:pi; >> y=sin(x).*cos(x); >> plot(x,y) (3)同时生成多个函数的方法: >> x=0:0.01*pi:pi; y=[sin(x

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

啥叫直方图 直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计,比如一副灰度图中像素值为0的有多少个,1的有多少个... 在计算直方图之前,先了解几个术语: dims:要计算的通道数,对于灰度图dims=1,普通彩色图dims=3 range:要计算的像素值范围,一般为[0,255] bins:子区段数目,如果我们统计0~255每个像素值,bins=256:如果划分区间,比如0~15,16~31...240~255这样16个区间,bins=16 计算直方图 OpenCV和Numpy中提供了计算直方图的

小学生都能看懂的FFT!!! 前言 在创新实践重心偷偷看了一天FFT资料后,我终于看懂了一点.为了给大家提供一份简单易懂的学习资料,同时也方便自己以后复习,我决定动手写这份学习笔记. 食用指南: 本篇受众:如标题所示,另外也面向同我一样高中起步且非常菜的OIer.真正的dalao请无视. 本篇目标:让大家(和不知道什么时候把FFT忘了的我)在没有数学基础的情况下,以最快的速度了解并 会写 FFT.因此本篇将采用尽可能通俗易懂的语言,且略过大部分数学证明,在严谨性上可能有欠缺.但如果您发现了较大的