fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 6)) ax.plot(dat.iloc[360:404,0],dat.iloc[360:404,2],color='black')

时间: 2024-01-14 20:05:15 浏览: 131
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这段代码创建了一个大小为(25,6)的图形对象和一个轴对象，然后使用ax.plot()函数在轴上绘制一条黑色的线。具体来说，它使用了pandas库中的iloc函数来选取dat中第360行到第404行、第0列和第2列的数据，即dat.iloc[360:404,0]和dat.iloc[360:404,2]，然后将这两个数据作为x轴和y轴的数据传递给ax.plot()函数，设置线条颜色为黑色。这段代码的作用是绘制时间序列数据的原始曲线。
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Matplotlib 生成不同大小的subplots实例

在Matplotlib实际使用中会有生成不同大小subplots的需求。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec x = np.arange(0, 10, 0.2) y = np.sin(x) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) ax0 = plt.subplot(gs[0]) ax0.plot(x, y) ax1 = plt.subplo

# 简单查看流域形状的 fig, ax = plt.subplots() # 将shp文件内容显示在图像上 one_lakes.plot(ax=ax) plt.show()如何在现有的代码绘制出的图形上添加一条横线和竖线？

one_lakes.plot(ax=ax) plt.title('Lake Basin Map') # 添加一条水平线 y_value = 0.5 # 替换为你想要的Y坐标 ax.axhline(y=y_value, color='red', linestyle='--') # '--'表示虚线 # 添加一条垂直线 x_value = ...

fig, ax = plt.subplots() for col in columns: ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c'])) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') return fig给线加上标注

line, = ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c'])) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.annotate(col, xy=(df.index[-1], df[col].iloc[-1]), xytext=(10, 10...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

fig.savefig('heatmap.png') sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder') sns_plot.savefig('pairplot.png') 这将会把热力图保存为 heatmap.png，把散点图矩阵保存为 pairplot.png，并将它们存储在当前...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取日期和14个股票的收盘价数据 date_data = data.iloc[:, 0] # 假设日期数据在第1列中 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(date_data, closing_data) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 添加图例 plt.legend() #closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 对收盘价数据进行统计描述 closing_data_stats = closing_data.describe() # 绘制收盘价数据的箱线图 closing_data.plot.box() plt.title('Boxplot of Closing Prices') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show()为什么没有每条线的名字

fig, ax = plt.subplots() for col in closing_data.columns: ax.plot(date_data, closing_data[col], label=col) # 使用label参数指定每条线的名称 # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax.plot(x, f, 'r', label='北京房价') ax.scatter(data.mianji, data.jiage, label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

6. f=g[0,0]+(g[0,1]*X) 应该改为 f=g[0,0]+(g[0,1]*x)。 7. 在 ax.set_title("北京房价格回归图") 之前，应该添加一行 plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] 以使中文标题正常显示。 请按照上述...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行，去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行，最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data['房子面积'], data['房子价格'], label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_...

@app.route('/get_trip_time', methods=['POST']) def get_trip_time(): data = request.get_json() method = data['method'] center_coor = data['center_coor'] t = data['t'] radius = get_radius(method, t) gtt = GetTripTime(method, center_coor, t, radius) gtt.main() return jsonify({'message': 'Trip time data collected successfully'}) @app.route('/visualize_trip_time', methods=['GET']) def visualize_trip_time(): data = pd.read_csv('time1.csv') lng = data['lng'] lat = data['lat'] time = data['time'] grid_lng, grid_lat = np.meshgrid(np.linspace(lng.min(), lng.max(), 100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 100)) grid_time = griddata((lng, lat), time, (grid_lng, grid_lat), method='linear') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) contour_plot = ax.contourf(grid_lng, grid_lat, grid_time, cmap='jet', levels=6) ax.contour(contour_plot, colors='k', linewidths=0.5) plt.colorbar(contour_plot) last_lng = lng.iloc[-1] last_lat = lat.iloc[-1] ax.scatter(last_lng, last_lat, color='green', marker='o', s=50, label='Start Point') ax.legend() plt.title('Isochrone') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FormatStrFormatter('%.2f')) plt.show() return jsonify({'message': 'Trip time visualization generated successfully'}) @app.route('/get_isochrone_coords', methods=['GET']) def get_isochrone_coords(): with open('contour_coords.json', 'r') as f: contour_coords = json.load(f) return jsonify(contour_coords)用rest client调用GET http://localhost:5000/visualize_trip_time时报错ValueError: signal only works in main thread of the main interpreter

import matplotlib.pyplot as plt def visualize_trip_time(): # 设置Matplotlib后端为Agg plt.switch_backend('Agg') # 绘图代码... # ... # ... plt.savefig('trip_time.png') 这将确保在非主线程...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose() # 绘制原始序列和分解后的IMF分量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, charge, label='Original') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() for i in range(imfs.shape[0]): plt.plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) plt.plot(time, residuals, label='Residuals') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show()在上述代码后增写一段代码，使得上述代码中绘制的图片可以显示在一张图中

fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+1, ncols=1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i ...

# 定义绘制K线图的函数 def plot_k_line(df): # 将日期转换为数字 df['date'] = df['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x))) # 获取日期数据的最小值和最大值 date_min = mdates.date2num(df['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['date'], df['close'], label='Close') ax.plot(df['date'], df['open'], label='Open') ax.plot(df['date'], df['high'], label='High') ax.plot(df['date'], df['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') title = df['name'] ax.set_title(title)如何将title改为对应的股票名

如果你的数据框中有一列名为...ax.set_title(df['name'].iloc[0]) 这将使用该列的第一行作为股票名称。如果你的数据框中有多个股票，则需要在调用这个函数时将每个数据框传递给该函数，并相应地修改该行代码。

帮我优化一下代码 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog import csv import numpy as np filepath = filedialog.askopenfilename() readData = pd.read_csv(filepath, encoding = 'gb2312') # 读取csv数据 print(readData) xdata = readData.iloc[:, 2].tolist() # 获取dataFrame中的第3列，并将此转换为list ydata = readData.iloc[:, 3].tolist() # 获取dataFrame中的第4列，并将此转换为list Color_map = { '0x0': 'r', '0x10': 'b', '0x20': 'pink', '0x30': 'm', '0x40': 'm', '0x50': 'm', '0x60': 'g', '0x70': 'orange', '0x80': 'orange', '0x90': 'm', '0xa0': 'b', '0xb0': 'g', '0xc0': 'g', '0xd0': 'orange', '0xe0': 'orange', '0xf0': 'orange', } plt.ion() fig = plt.figure(num = "蓝牙钥匙连接状态", figsize= (10.8,10.8),frameon= True) gs = fig.add_gridspec(1, 1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) colors = readData.iloc[:, 1].map(Color_map) plt.title("Connecting Status For Bluetooth Key") #plt.rcParams['figure.figsize']=(15, 15) ax.axis('equal') a,b = (0.,0.) r = [5,10] for r1 in r: theta = np.arange(0,r1*np.pi,0.05) ax.plot(a+r1*np.cos(theta),b+r1*np.sin(theta),linestyle='-.',c = 'darkgrey') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) ax.spines['right'].set_position(('data', 0)) ax.spines['top'].set_position(('data', 0)) arr_img = plt.imread('D:\\2022\\测试工作\\蓝牙钥匙测试\\定位\\室内定位(v3.6.21).rar-1656500746516.室内定位(v3.6.21)\\车型图2.png') imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.3) ab = AnnotationBbox(imagebox, [0, 0],xybox=(0, 0),pad=0) ax.add_artist(ab) ticks = np.arange(-10,10,2) plt.xticks(ticks) plt.yticks(ticks) #plt.figure(figsize=(15,15)) plt.scatter(xdata, ydata, s=150, edgecolors = None, linewidths=0, alpha=0.3,c = colors) # 画散点图，*:r表示点用*表示，颜色为红色 plt.legend() plt.ioff() plt.show() # 画图

fig, ax = plt.subplots(num="蓝牙钥匙连接状态", figsize=(10.8, 10.8), frameon=True) colors = readData.iloc[:, 1].map(Color_map) plt.title("Connecting Status For Bluetooth Key") ax.axis('equal') ax....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD() imfs = decomposer.decompose(charge)fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') axs[imfs.shape[0]+1].legend() axs[0].set_title('Original Signal') for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') plt.tight_layout() plt.show()调整以上代码，使得子图之间间距略大

fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose()fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+1, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') axs[imfs.shape[0]+1].legend() axs[0].set_title('Original Signal') for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') plt.tight_layout() plt.show()以上代码运行时报出以下错误IndexError: index 4 is out of bounds for axis 0 with size 请修改

fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i...

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、删除的样本数、小于下界的值的描述统计和大于上界的值的描述统计。主函数中先将原始数据复制到一...

button1 = tk.Button(root, text="散点图", bg="light yellow", fg="dark blue", command=import_csv_data, relief="raised", borderwidth=3, activebackground="light blue", activeforeground="black") button1.pack(side="top") #创建一个框架(Frame控件)，用于放置图像。 fig_container = tk.Frame(root) fig_container.pack(side="bottom", fill="x", expand=True) # 添加滚动框架 canvas = tk.Canvas(fig_container) canvas.pack(side="left", fill="both", expand=True) scrollbar = tk.Scrollbar(fig_container, orient="vertical", command=canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) canvas.bind("<Configure>", lambda e: canvas.configure(scrollregion=canvas.bbox("all"))) # 将图像框架放入滚动框架中 frame = tk.Frame(canvas) canvas.create_window((0, 0), window=frame, anchor="nw") def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 在这段代码里添加“折线图”功能

在这个例子中，我们使用plt.subplots()函数创建一个新的Figure对象和Axes对象，并使用ax.plot()函数绘制折线图。然后，我们将Figure对象传递给FigureCanvasTkAgg()函数，并使用get_tk_widget().pack()将图像框架添加...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

fig, ax = plt.subplots() for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X, y)): knn_classifier.fit(X.iloc[train], y.iloc[train]) knn_proba = knn_classifier.predict_proba(X.iloc[test])[:, 1] knn_fpr, ...

引用iris_data表格，用python中K-means聚类算法实现 采用莺尾花数据画出决策树，形如花瓣长<= 2.45 entropy = 1 .585 samples = 150 value =[50,50, 50] class =山鸢尾 entropy = 0.0 samples = 50 value =[50,0, 0]| class =山鸢尾 花瓣宽<= 1.75entropy = 1.0samples = 100value =[0,50,50]class =变色鸢尾 花瓣长<= 4.95entropy = 0.445samples = 54value =[0,49,5]class =变色鸢尾 花瓣长<= 4.95entropy = 0.151samples = 46value =[0,1, 45]class =维吉尼亚鸢尾 花萼长<= 5.15entropy = 0.146samples = 48value =[0,47,1]class =变色鸢尾 entropy = 0.918samples= 6 value =[0, 2, 4]class =维吉尼亚驾尾 entropy = 0.65samples = 6 value =[0,1,5]class =维吉尼亚鸢尾 entropy = 0.0 samples = 40 value =[0,0,40] class =维吉尼亚鸢尾 entropy = 0.722sampies = 5 value =[0,4,1]class =变色鸢尾 entropy = 0.0sampies = 43 value =[0,43,0]class =变色鸢尾

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plot_tree(clf, filled=True, ax=ax) plt.show() 这段代码将读取一个名为iris_data.csv的数据集，并使用决策树分类器训练数据。然后，使用plot_tree函数绘制决策树。...

python画直角坐标图，已知x=range(1,1024) y=df.iloc[1,5:1028]，x均大于0，y有大雨另有小于零，需要移动x轴，要求带箭头

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) # 移动x轴刻度标签，使其更易读 plt.xticks(rotation=45, ha='right') # 将标签旋转45度并右对齐 # 添加箭头 ax.annotate("", xy=(x[-1], 0), xytext=(x[0], 0), ...

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