s = np.linspace(0, 3, 10) cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.0, light=1, as_cmap=True)

时间: 2024-05-23 18:15:57 浏览: 112
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numpy np.newaxis 的实用分享

这段代码使用了NumPy和Seaborn库，其中np.linspace()函数生成了一个长度为10的数组，该数组从0开始，到3结束，间隔相等。接下来，sns.cubehelix_palette()函数创建了一种颜色映射，该映射可以用于可视化数据。参数start确定了颜色映射的起始颜色，light确定了颜色的亮度，as_cmap则指定了将该颜色映射作为参数传递给Seaborn函数时的形式。
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linspace_points = np.linspace(0, 10, 5) print(linspace_points) 输出结果将会是： [ *. *.***. *.5 10. ] np.linspace在生成等间隔点时，不仅仅考虑了起始值、结束值和间隔数，还能够保证包括...
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# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

y = np.linspace(-3, 3, M) # [-3 -2 1 0 1 2 3] 这里，np.linspace()函数用于生成等差序列，N和M分别表示x和y的长度。 接下来，我们调用np.meshgrid(x, y)，它会根据x和y创建两个二维数组X...

# 绘制KDE图 f, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharex=True, sharey=True) s = np.linspace(0, 3, 10) cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.0, light=1, as_cmap=True) # 生成并绘制随机双变量数据集 x = food['胆固醇（每日参考值百分比）'].values y = food['钠（每日参考值百分比）'].values sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True, cut=5, ax=axes[0,0]) axes[0,0].set(xlim=(-10, 50), ylim=(-30, 70), title = '胆固醇和钠')，报错信息：OptionError: "No such keys(s): 'mode.use_inf_as_null'"

这个错误通常是因为您使用的Seaborn版本过低导致的。请升级您的Seaborn版本，方法如下： ...sns.set(style="white", color_codes=True, rc={"mode.use_inf_as_null": True}) 这样应该可以解决您的问题。

可不可以解释一下以下的代码from matplotlib import cbook from matplotlib import cm from matplotlib.colors import LightSource import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np dem = cbook.get_sample_data('jacksboro_fault_dem.npz', np_load=True) z = dem['elevation'] nrows, ncols = z.shape x = np.linspace(dem['xmin'], dem['xmax'], ncols) y = np.linspace(dem['ymin'], dem['ymax'], nrows) x, y = np.meshgrid(x, y) region = np.s_[5:50, 5:50] x, y, z = x[region], y[region], z[region] fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='3d')) ls = LightSource(270, 45) rgb = ls.shade(z, cmap=cm.gist_earth, vert_exag=0.1, blend_mode='soft') surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=rgb, linewidth=0, antialiased=False, shade=False) plt.show()

这段代码是用来创建一个三维曲面图的，它从文件中获取数据，然后使用LightSource函数创建RGB（红色、绿色和蓝色）颜色，使用plot_surface函数绘制曲面，最后通过plt.show（）函数显示绘制的曲面图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) # 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) # 第一个曲面方程 eq1 = x**2 + z**2 + y**2 - 4*y # 第二个曲面方程 eq2 = x**2 + y**2 + z**2 - 4 # 设置...

设置图像的大小为5x3 x = np.linspace(0,10) y = np.sin(x)

x = np.linspace(0, 10) y = np.sin(x) # 将x和y数据reshape为5x3的形状 x = x.reshape((5, 3)) y = y.reshape((5, 3)) # 绘制图像 plt.imshow(y, cmap='gray') plt.show() 这样就可以将一维的sin函数的图像...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) x, y,z = np.meshgrid(x, y,z) z = np.squeeze(z) # 第一个曲面方程 eq1 = x**2 + z**2 + y**2 - 4*y # 第二个曲面方程 eq2 = x**2 + y**2 + z**2 - 4 # 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制第一个曲面 ax.contour3D(x, y, z, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.contour3D(x, y, z, eq2, cmap='plasma') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() TypeError: Input z must be 2D, not 3D

y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) # 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) # 第一个曲面方程 eq1 = x**2 + z**2 + y**2 - 4*y # 第二个曲面方程 eq2 = x**2 + y**2 + z**2 - 4 # 设置...

x1=np.linspace (0.0,5.0)

具体来说，np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 函数返回一个一维数组，其中包含 num 个均匀分布的样本，在区间 [start, stop] 内。在这个例子中，因为只提供了两...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y**2 - y**2 - x**2) z2 = np.sqrt(4 - x**2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

y = np.linspace(1, 3, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z1 = np.sqrt(4 * Y**2 - Y**2 - X**2) Z2 = np.sqrt(4 - X**2 - Y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1...

x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 50), np.linspace(-1, 1, 50), np.linspace(-1, 1, 50)) ax.plot_surface(x, y, z, cmap='jet')

- np.linspace(-1, 1, 50) 生成了一个长度为 50 的数组，其中元素均匀分布在 -1 和 1 之间。 - np.meshgrid 将三个长度为 50 的数组转换成三个 50x50x50 的三维数组，每个数组表示一个维度的坐标。 - ax.plot_...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义起始颜色和终止颜色 start_color = np.array([255, 0, 0]) # 红色 end_color = np.array([0, 0, 255]) # 蓝色 # 定义渐变颜色的数量 num_colors = 10 # 生成渐变颜色列表 colors = [] for i in range(num_colors): color = (1 - (i / (num_colors - 1))) * start_color + (i / (num_colors - 1)) * end_color colors.append(color.astype(int)) # 绘制渐变色条 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1)) colormap = plt.matplotlib.colors.ListedColormap(colors) bounds = np.linspace(0, 1, num_colors+1) norm = plt.matplotlib.colors.BoundaryNorm(bounds, colormap.N) cb = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=colormap), cax=ax, orientation='horizontal') cb.set_label('Label') plt.show()哪里出错了

cb = plt.colorbar(mappable=plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=colormap), cax=ax, orientation='horizontal') 这里，mappable 参数指定了颜色条所对应的图像，即 plt.cm.ScalarMappable。

请使用np.linspace创建一个包含从-5到5（包含端点）的等差数列，共有21个元素，并打印出它的第11个元素。 x = np.linspace(-5.0,5.0,21) print(x) print(x[10])

import numpy as np x = np.linspace(-5.0, 5.0, 21) print(x) print(x[10]) 输出结果为： [-5. -4.5 -4. -3.5 -3. -2.5 -2. -1.5 -1. -0.5 0. 0.5 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. ] 0.0 第11个...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 生成一组三维坐标点 x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100)) # 计算A，B，C值 A = (3*np.sqrt(3)/2/27).*(x*y*z-(x+y+z)*(x*y+y*z+z*x)/3+(2*(x+y+z)**3)/27)/(2/3*(((x-y)**2+(y-z)**2+(z-x)**2)/6)**(3/2)) B = (x + y + z)/3/np.sqrt(3*((x-y)**2+(y-z)**2+(z-x)**2)/6) C = 513.85*(1-0.2*((x + y + z)/3/np.sqrt(3*((x-y)**2+(y-z)**2+(z-x)**2)/6))) # 绘制三维曲面 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap='cool', alpha=0.8, facecolors=plt.cm.jet(A), linewidth=0.1) ax.plot_surface(x, y, z, cmap='cool', alpha=0.8, facecolors=plt.cm.jet(B), linewidth=0.1) ax.plot_surface(x, y, z, cmap='cool', alpha=0.8, facecolors=plt.cm.jet(C), linewidth=0.1) plt.show()这段代码不对

x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100)) # 计算A，B，C值 A = (3*np.sqrt(3)/2/27).*(x*y*z-(x+y+z)*(x*y+y*z+z*x)/3+(2*(x+y+z)**3)/27)/(2/3*(((x-y...

1.使用matplotlib与seaborn建立画布，并绘制下列的四种统计图在4个子图上： （1）生成100个标准高斯分布的数组，并绘制直方图、密度曲线在同一子图上，并设置X轴区间范围是(-5，5)。 （2）绘制函数f（×）=0.5*×2的蓝色曲线函数图像在区间（-5，5）上。 （3)对于给定的数据df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,3),columns=['a'b'c'])绘制df各列的相关系数热图。 (4)对于给定的数据pd.Series(0.5*np.linspace(0,10,100)+np.random.randn(100),index=np.linspace(0,10,100))绘制散点图 同时做出回归线。只要代码不要注释

data = pd.Series(0.5 * np.linspace(0, 10, 100) + np.random.randn(100), index=np.linspace(0, 10, 100)) sns.regplot(x=data.index, y=data, ax=axs[1, 1]) axs[1, 1].set_title('Scatter Plot with Regression ...

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Z1 = np.exp(-((X - mu_x)**2 / (2 * sigma_x**2) + (Y - mu_y)**2 / (2 * sigma_y**2) - 2 * rho * (X - mu_x) * (Y - mu_y) / (sigma_x * sigma_y))) / (2 * np.pi * sigma_x * sigma_y * np.sqrt(1 - rho**2)) ...
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩