plt.scatter存储到csv里

要将plt.scatter的数据存储到csv文件中，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 将plt.scatter的数据存储到一个numpy数组中，如下所示：

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 创建散点图
   x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   y = np.array([2, 4, 5, 4, 2])
   plt.scatter(x, y)
   
   # 将数据存储到numpy数组中
   data = np.column_stack((x, y))

2. 使用numpy库中的savetxt函数将数据存储到csv文件中，如下所示：

   np.savetxt('data.csv', data, delimiter=',')

这将在当前工作目录下创建一个名为“data.csv”的文件，其中包含plt.scatter生成的数据。delimiter参数指定了csv文件中数据的分隔符，这里使用逗号作为分隔符。

相关问题

plt.scatter生成的图片存储到csv里

plt.scatter生成的图片是一个二维图像，不能直接存储到csv文件中。如果您想要将生成的图片存储到文件中，可以使用matplotlib库提供的savefig函数。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 2]
plt.scatter(x, y)

# 将图片保存到文件中
plt.savefig('scatter.png')

这将在当前工作目录下创建一个名为“scatter.png”的文件，其中包含plt.scatter生成的图片。您可以将文件名修改为任何您想要的名称和格式。请注意，savefig函数需要在plt.show函数之前调用，否则可能会保存空白图片。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

1. `import numpy as np`: 导入NumPy库并给它起一个别名np。
2. `import pandas as pd`: 导入Pandas库并给它起一个别名pd。
3. `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入Matplotlib库的pyplot模块并给它起一个别名plt。
4. `from keras.models import Sequential`: 从Keras库的models模块中导入Sequential类。
5. `from keras.layers import Dense`: 从Keras库的layers模块中导入Dense类。
6. `plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'`: 设置中文字体为黑体。
7. `df = pd.read_csv("gdpcost.csv")`: 读取名为gdpcost.csv的CSV文件并将其存储到一个Pandas数据框中。
8. `print(df, df.shape)`: 打印数据框df以及它的形状。
9. `x_data = df.iloc[:, 1]`: 选择df的所有行和第二列的数据作为x_data。
10. `y_data = df.iloc[:, 2]`: 选择df的所有行和第三列的数据作为y_data。
11. `X = x_data`: 将x_data赋值给变量X。
12. `Y = y_data`: 将y_data赋值给变量Y。
13. `plt.figure(figsize=(8, 5))`: 创建一个8x5的图形。
14. `plt.scatter(X, Y)`: 用散点图绘制X和Y的关系。
15. `plt.show()`: 显示图形。
16. `model = Sequential()`: 创建一个新的Sequential模型。
17. `model.add(Dense(10, input_shape=(1,)))`: 在模型中添加一个具有10个神经元和1个输入维度的全连接层。
18. `model.add(Dense(1))`: 在模型中添加一个具有1个神经元的全连接层。
19. `model.compile(optimizer='adam', loss='mse')`: 编译模型，使用Adam梯度下降算法和均方误差损失函数。
20. `history = model.fit(X, Y, epochs=250)`: 训练模型，使用X和Y作为输入和输出数据，并进行250个epoch的训练。
21. `plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'))`: 绘制损失函数随时间的变化图像。
22. `plt.show()`: 显示图形。
23. `Y_fit = model.predict(X)`: 使用训练好的模型对X进行预测并将结果存储到Y_fit中。
24. `w = model.layers[0].get_weights()`: 获取模型第一层的权重并将其存储到w中。
25. `b = model.layers[1].get_weights()`: 获取模型第二层的权重并将其存储到b中。
26. `print('weights:', w)`: 打印w的值。
27. `print('bias:', b)`: 打印b的值。
28. `plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s')`: 用散点图绘制原始数据。
29. `plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o')`: 用线图绘制模型的拟合结果。
30. `plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图'])`: 添加图例。
31. `plt.show()`: 显示图形。