plt.plot

数据分析-03

彩图是三维数组，灰度图是二维数组pyplot.imshow(image)image指定要展示的图片pyplot.show()展示图片2.绘图导入：importmatplotlib.pyplotasplt2.1单图plt.plot
博士伦2014·2018-10-14 15:01

matplotlib——折线图（改变横坐标

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100) x=range(1,21)#x轴数据 y=[random.randint(1,21)foriinrange(1,21)]#y轴数据 plt.plot
Tenderness___·2018-10-08 00:00

TensorFlow实战学习：4-梯度下降解决线性回归【综合小练习】

Matplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#创建数据,-2到2之间取100个点x=np.linspace(-2,2,100)y=3*x+4#创建图像plt.plot
HelloWorld__·2018-09-29 00:25

python matplotlib 双Y轴 以及 曲线标志位置

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(0,5,0.1)#生成一个numpy数组对象,0到5，间隔为0.1y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.plot
小曦曦大神·2018-09-24 14:32

matplotlib数据可视化分析（1）-- numpy读取文件以及 ndarray 的基本操作

matplotlib使用控制台绘图In[2]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[3]:plt.plot([1,2,3],[3,2,1])Out[3]:[]In[4]:plt.show
furuiyang_·2018-09-21 11:27

梯度下降

%matplotlibinline构建数据集#定义函数#f(x)=x**4+x**3+5f=lambdax:x**4+x**3+5x=np.linspace(-10,10,200)y=f(x)绘制图形plt.plot
Doris_H_n_q·2018-09-20 11:40

TensorFlow绘制loss/accuracy曲线

1.多曲线1.1使用pyplot方式importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(1,11,1)plt.plot(x,x*2,label=
DLer_QChen·2018-09-10 09:21

python绘图时如何让点在线上

python绘图时如何让点在线上本文纯属自娱自乐在使用python进行描点绘图时，出现了点被线盖住的问题，如下图所示：importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3]y=[1,2,3]plt.plot
不会火拳的艾斯·2018-09-05 16:06

用matplotlib绘图报错

系统：Windows10Pythonver3.7代码importmatplotlib.pyplotaspltsquares=[1,4,9,16,25]plt.plot(squares)plt.show(
KeithLH·2018-09-03 09:21

[Python基础] 6-Matplotlib:绘图,可视化的必备

endpoint=True)#设定x轴的范围,点的个数,点的个数越多越平滑c=np.cos(x)s=np.sin(x)plt.figure()#设定画布plt.title("COS&SIN")#设定抬头plt.plot
Edward_is_1ncredible·2018-08-21 14:03

《Python数据分析与展示》-Matplotlib学习笔记04

库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式importmatplotlib.pyplotasplt←引入模块的别名plt.plot
nodoself·2018-08-19 20:16

Matplotlib 使用笔记（三）——多图合并

多合一显示plt.figure()plt.subplot(2,2,1)#设置图像窗口为2行2列，当前位置为1plt.plot([0,1],[0,1])#设置坐标范围plt.subplot(2,2,2)plt.plot
Prayer_08·2018-08-08 17:01

Matplotlib 使用笔记（三）——多图合并

多合一显示plt.figure()plt.subplot(2,2,1)#设置图像窗口为2行2列，当前位置为1plt.plot([0,1],[0,1])#设置坐标范围plt.subplot(2,2,2)plt.plot
Prayer_08·2018-08-08 17:01

python matplotlib figure图例的学习

坐标轴的标签importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2plt.figure()l1,=plt.plot
SirLiu_·2018-07-30 22:30

Python基本绘图案例

绘制折线图importmatplotlib.pyplotasplt#绘制X轴对应的点x_values=[1,2,3,4,5]#每一个X点，对应的Y值squares=[1,4,9,16,25]#绘制图形plt.plot
Analyst128·2018-07-22 23:53

数据可视化之利用Python绘制shadeErrorBar

有时候需要用一块灰色的区域来说明数据的平均值的位置或者是最大最小值的位置，这里就用Python来绘制数据最大最小值的阴影部分：curve=[0,60,90,120,180]#X轴plt.plot(curve
Arrogant_95·2018-07-22 11:41

python画图——matplotlib

importmatplotlib.pyplotasplt遍历迭代器defdrawLoss(train_loss,test_loss):plt.plot(train_loss,label='train_loss
HawardScut·2018-07-15 09:39

LinearRegression

这个函数的导数就是3，斜率代表增长率importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,3*np.pi,100)#正弦函数y=np.sin(x)plt.plot
北辰0518·2018-06-25 18:40

[模块记录] Matplotlib库中一些常用的模块--pyplot篇

导入模块importmatplotlib.pyplotasplt1.plot函数:plt.plot(x,y，"str")绘制由x,y构成的折线图，参数x，y可以是单个参数，也可以是数组对象。
M_C_ing·2018-06-18 12:32

激励函数的绘制

start=-10.,stop=10.,num=100)withtf.Session()assess:y_logis=sess.run(tf.add(1.0/(1+np.exp(-x_vals)),0))plt.plot
IT_zxl001·2018-06-15 13:08

Python中Numpy和matplotlib的使用

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)#自变量y=np.sin(x)+1z=np.cos(x**2)+1plt.figure(figsize=(8,4))#设置图像大小plt.plot
崔昕阳·2018-06-07 17:57

python图表绘制及可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)plt.figure(figsize=(8,4))plt.plot
29DCH·2018-05-28 23:25

python图表绘制及可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)plt.figure(figsize=(8,4))plt.plot
29DCH·2018-05-28 23:25

matplotlib入门2

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-3,3,50)y=2*x+1plt.figure(num=1,figsize=(4,5))plt.plot
MonCheri_Flowers·2018-05-28 19:16

matplotlib入门2

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-3,3,50)y=2*x+1plt.figure(num=1,figsize=(4,5))plt.plot
MonCheri_Flowers·2018-05-28 19:16

matplotlib调用出错

代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltsquares=[1,4,9,16,25]plt.plot(squares)plt.show()运行结果：D:\anaconda\python.exe"E
python_caiji·2018-05-26 08:30

对python中Matplotlib的坐标轴的坐标区间的设定实例讲解

importmatplotlib.pyplotasplt>>>x=np.arange(-5,5,0.01)>>>y=x**3>>>plt.axis([-6,6,-10,10])[-6,6,-10,10]>>>plt.plot
我要的shine·2018-05-25 10:56

python matplotlib 在指定的两个点之间连线方法

为了找到matplotlib在两个点之间连线的方法真是费了好大功夫，最后还是决定用简单的plt.plot来解决。
Alan-Guo·2018-05-25 09:19

python自带的卷积

python进行一维卷积自带的卷积函数：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.plot([1,2,3,4])plt.plot([1,1,3])#倒过来成为卷积核
996ICU·2018-05-19 21:34

（87）--Python数据分析：指数密度函数与指数分布图

#指数密度函数与指数分布图lambd=0.5x=np.arange(0,15,0.1)y=lambd*np.exp(-lambd*x)plt.plot(x,y)plt.title('Exponential
Fredreck1919·2018-05-16 19:24

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
ImWiki·2018-05-12 15:00

Matplotlib库的基本操作

基本对于基本的使用来说，明确当前的figure即可直接使用plt.plot进行画线，就会对当前figure进行修改plt.titleplt.setpplt.xlabelplt.ylabelplt.titleplt.textplt.grid
Feynman1999·2018-05-10 22:29

python基础语法（二）——— plt的一些函数使用

matplotlib1、plt.plot(x,y)plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串format_string
qiurisiyu2016·2018-05-04 11:36

Python数据可视化matplotlib（三）——绘制基本的图表

importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline importmatplotlib.styleaspsl psl.use('_classic_test') 基本图表绘制plt.plot
一窗星乱银河静·2018-04-24 00:00

用python处理数据（六）——matplotlib绘图入门

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#用linspace()函数指定横坐标，同时规定起点和终点分别为0和2x=np.linspace(0,20)#实线plt.plot
Nicht_Sehen·2018-04-22 15:42

python下数据可视化

发现常用的包是pyplot，和mat里面的plot的功能类似，开一个blog记录下常用的一些功能颜色、线条控制x轴刻度旋转刻度上用中文标签颜色、线条控制语法如下:plt.plot(x,y,linewidth
cc514981717·2018-04-19 00:00

用python 生成的简单的图形图表

importmatplotlib.pyplotasplt#x轴的值input_values=[1,2,3,4,5]#y轴的值squares=[1,4,9,16,25]#执行生成图表的方法plt.plot
丁典·2018-04-18 15:19

Python3用matplotlib绘制sigmoid函数

+np.exp(-x))defplot_sigmoid():#param:起点，终点，间距x=np.arange(-8,8,0.2)y=sigmoid(x)plt.plot(x,y)plt.show()
hiudawn·2018-04-10 10:18

seaborn详解

8importseabornassnsimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltdefsinplot(flip=1):x=np.linspace(0,14,100)#0~14分开产生100个数据foriinrange(1,7):plt.plot
醉小义·2018-04-07 12:17

Python作图设置图例、刻度的字体、大小以及中文标签

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfigure,ax=plt.subplots()plt.plot(np.arange(1,11),np.arange
一叶_障目·2018-04-04 20:44

python数据可视化：matplotlib的简单示例

官方英文文档官方API超简单示例（基本表格）：照常上最简单直观的代码：（demo1）importmatplotlib.pyplotaspltdot=[3,4,2,1]plt.plot(dot)plt.ylabel
aic1999·2018-04-03 21:50

Python数据可视化matplotlib（一）—— 图表的基本元素

Python数据可视化matplotlib（一）——图表的基本元素图表创建plt.show()#图表窗口1→plt.show()plt.plot(np.random.rand(10))plt.show(
一窗星乱银河静·2018-03-31 23:04

python功能笔记——数据可视化

pipinstallmatplotlib引入：importmatplotlib.pyplotasplt（大量接口都在这里边）绘制线图：x=[1,2,3,4]（指定X轴）y=[4,5,6,7]（指定Y轴）plt.plot
正经的青年·2018-03-30 23:42

Python学习（二十一）——使用matplotlib交互绘图

8frommatplotlibimportpyplotaspltimportcv2defon_press(event):ifevent.button==1:ax.scatter(event.xdata,event.ydata)plt.plot
阿卡蒂奥·2018-03-30 18:12

可视化库Matplotlib 折线图 条形图 柱状图 点图 盒图

('unrate.csv')unrate['DATE']=pd.to_datetime(unrate['DATE'])print(unrate.head(12))donkey=unrate[0:12]plt.plot
donkey_1993·2018-03-29 18:46

python matplotlib 画图保存图片简单例子

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltt=np.arange(0,69,1)plt.plot(t,t,'r',t,t**2,'b')label=['t',
binqiang2wang·2018-03-21 15:04

Python的知识点 plt.plot()函数细节

1、plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)转自点击打开链接x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串format_string由颜色字符，风格字符
cjcrxzz·2018-03-20 16:17

matplotlib基本使用（矩形图、饼图、热力图、3D图）

-*-fromnumpy.randomimportrandnimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(2,2,1)plt.plot
一摩尔自由·2018-03-17 17:10

VIS-003 5 Python数据可视化：简单的曲线绘制

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathpi=math.pix=np.arange(-2*pi,2*pi,0.02)#设置曲线区间及密度(每隔0.02一个点)y=np.sin(x)plt.plot
ZIYUE WU·2018-03-14 14:40

matplotlib.pyplot 画图

plt.show()importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2plt.figure()plt.plot
ARVRinChina·2018-03-10 14:09
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