jupyter notebook绘制安康市，汉中市地图

时间: 2023-09-02 14:05:38 浏览: 33
要在Jupyter Notebook中绘制地图，我们可以使用Python的地图绘制库Basemap。首先，需要安装Basemap库，可以通过以下命令进行安装： ``` !conda install basemap matplotlib -y ``` 安装完成后，我们就可以开始绘制地图了。下面是绘制安康市、汉中市地图的示例代码： ```python from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt # 创建Basemap对象 map = Basemap(llcrnrlon=106.5, llcrnrlat=32.0, urcrnrlon=110.0, urcrnrlat=35.0, resolution='h') # 绘制省界线 map.readshapefile('gadm36_CHN_shp/gadm36_CHN_2', 'states', drawbounds=True) # 绘制市界线 map.readshapefile('gadm36_CHN_shp/gadm36_CHN_3', 'cities', drawbounds=True) # 标注城市名称 for info, shape in zip(map.cities_info, map.cities): city_name = info['NL_NAME_2'] city_lon, city_lat = shape[0], shape[1] plt.text(city_lon, city_lat, city_name, fontsize=8, ha='center', va='center') # 显示地图 plt.show() ``` 在上述代码中，我们首先创建了一个Basemap对象，并指定了安康市、汉中市所在的经纬度范围。然后，我们通过`readshapefile`方法读取了中国省份、市级行政区域的边界信息，并将其绘制在地图上。最后，我们通过`text`方法标注了城市名称，并调用`show`方法显示地图。 需要注意的是，上述代码中的地图数据需要从Basemap自带的数据集中读取。可以通过以下命令下载并解压数据集： ``` !wget https://github.com/matplotlib/basemap/archive/master.zip -O basemap.zip !unzip -o basemap.zip ``` 执行完上述命令后，会在当前目录下生成一个`basemap-master`文件夹，里面包含了所有的地图数据。在上述代码中，我们通过`readshapefile`方法指定了数据所在的路径和文件名。如果你的数据存放路径不同，需要相应地修改这些参数。

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jupyter notebook绘制安康市与汉中市的地图代码

首先，你需要安装geopandas和matplotlib库来绘制地图。 在终端或命令提示符中输入以下命令： pip install geopandas matplotlib 安装完成后，你可以使用以下代码绘制安康市和汉中市的地图： python import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 读取安康市和汉中市的行政区划数据 ankang = gpd.read_file('安康市行政区划.shp', encoding='utf-8') hanzhong = gpd.read_file('汉中市行政区划.shp', encoding='utf-8') # 绘制安康市和汉中市的地图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) ankang.plot(ax=ax, color='white', edgecolor='black') hanzhong.plot(ax=ax, color='white', edgecolor='black') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('安康市和汉中市地图', fontsize=18) ax.set_xlabel('经度', fontsize=14) ax.set_ylabel('纬度', fontsize=14) plt.show() 请确保你已经下载了安康市和汉中市的行政区划数据，并且将其保存在当前目录下。 在上面的代码中，我们使用gpd.read_file函数读取安康市和汉中市的行政区划数据，并使用plot函数绘制地图。fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))用于创建一个大小为10x10英寸的图像。ax.set_title、ax.set_xlabel和ax.set_ylabel用于设置图像标题和轴标签。 运行上述代码，你将会得到安康市和汉中市的地图。

jupyter notebook pyecharts绘制安康市和汉中市的动态地图

首先需要安装相关的库，包括 pyecharts、pandas、jupyter notebook等。可以使用以下命令进行安装： pip install pyecharts pip install pandas pip install jupyter notebook 接下来，我们需要准备数据，可以从以下链接中下载： 安康市：https://github.com/chinageojson/6109_china_an_kang/blob/master/610900.json 汉中市：https://github.com/chinageojson/6107_china_han_zhong/blob/master/610700.json 下载完成后，将文件分别保存为 ankang.json 和 hanzhong.json。 然后，在jupyter notebook中打开一个新的笔记本，输入以下代码： python import json import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map # 读取json文件 with open('ankang.json', 'r', encoding='utf-8') as f: ankang_data = json.load(f) with open('hanzhong.json', 'r', encoding='utf-8') as f: hanzhong_data = json.load(f) # 读取数据 ankang_df = pd.read_csv('ankang.csv') hanzhong_df = pd.read_csv('hanzhong.csv') # 绘制安康市动态地图 ankang_map = ( Map() .add("确诊人数", [list(z) for z in zip(list(ankang_df['地区']), list(ankang_df['确诊人数']))], "安康市") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="安康市疫情动态地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150), ) ) # 绘制汉中市动态地图 hanzhong_map = ( Map() .add("确诊人数", [list(z) for z in zip(list(hanzhong_df['地区']), list(hanzhong_df['确诊人数']))], "汉中市") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="汉中市疫情动态地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150), ) ) # 渲染地图 ankang_map.render_notebook() hanzhong_map.render_notebook() 在以上代码中，我们首先读取了两个json文件，然后使用pandas读取了两个csv文件，分别是 ankang.csv 和 hanzhong.csv，这两个文件中存储了不同区域的确诊人数数据。接着，我们使用pyecharts中的 Map() 函数绘制了两张动态地图，并设置了相关的参数，如标题、颜色渐变范围等。最后，我们使用 render_notebook() 函数将地图渲染到jupyter notebook中。 运行以上代码，即可在jupyter notebook中查看安康市和汉中市的动态地图。

jupyter notebook绘制陕西省安康市与汉中市的地图代码

你可以使用python中的geopandas和matplotlib库来绘制地图。以下是一个简单的示例代码，展示如何绘制陕西省安康市和汉中市的地图。 首先，你需要安装geopandas和matplotlib库。可以使用以下命令在终端或Anaconda Prompt中安装： pip install geopandas pip install matplotlib 安装完后，你可以使用以下代码绘制地图： python import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 读取陕西省的地图数据 shaanxi = gpd.read_file('path/to/shaanxi.shp') # 只保留安康市和汉中市的数据 cities = shaanxi[shaanxi['NAME'].isin(['安康市', '汉中市'])] # 绘制地图 ax = cities.plot(figsize=(10, 10), edgecolor='white', facecolor='lightgray') # 添加城市名称标注 for idx, row in cities.iterrows(): ax.annotate(s=row['NAME'], xy=row['geometry'].centroid.coords[0],color='black', fontsize=12) # 显示地图 plt.show() 在上面的代码中，你需要将path/to/shaanxi.shp替换为实际的地图数据文件路径。你可以在网上搜索到陕西省的地图数据文件。 运行代码后，你应该会得到一个类似下图的地图： ![陕西省安康市和汉中市地图](https://i.ibb.co/VJjK9Pc/map.png)

jupyter notebook中使用pyecharts绘制安康市，汉中市地图

首先，需要安装pyecharts和地图相关的插件，可以使用以下命令安装： python !pip install pyecharts !pip install echarts-countries-pypkg !pip install echarts-china-provinces-pypkg !pip install echarts-china-cities-pypkg !pip install echarts-china-counties-pypkg 然后就可以使用pyecharts绘制地图了。下面是绘制安康市和汉中市地图的示例代码： python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map # 安康市地图 ankang_data = [("汉滨区", 500), ("汉阴县", 200), ("石泉县", 300), ("宁陕县", 250), ("紫阳县", 150), ("岚皋县", 100)] ankang_map = Map() ankang_map.add("安康市", ankang_data, "安康", is_map_symbol_show=False) ankang_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="安康市地图")) ankang_map.render("ankang_map.html") # 汉中市地图 hanzhong_data = [("汉台区", 500), ("南郑县", 200), ("城固县", 300), ("洋县", 250), ("西乡县", 150), ("勉县", 100)] hanzhong_map = Map() hanzhong_map.add("汉中市", hanzhong_data, "汉中", is_map_symbol_show=False) hanzhong_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="汉中市地图")) hanzhong_map.render("hanzhong_map.html") 运行后会分别生成ankang_map.html和hanzhong_map.html文件，用浏览器打开即可看到绘制好的地图。

jupyter notebook绘制地图更改标题颜色

要在Jupyter Notebook中绘制地图并更改标题颜色，可以使用folium库。folium库是一个Python库，用于创建交互式Leaflet地图。以下是一个示例代码，你可以根据自己的需要进行修改： python import folium # 创建地图对象 m = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13) # 创建标题对象 title_html = ''' My Map Title ''' m.get_root().html.add_child(folium.Element(title_html)) # 将地图对象显示在Notebook中 m 在这个例子中，我们首先创建了一个地图对象，并将其定位到纬度为45.5236，经度为-122.6750的位置，并设置缩放级别为13。然后，我们创建了一个标题对象，并使用HTML和CSS样式将标题颜色更改为红色。最后，我们将标题对象添加到地图对象中，并将地图对象显示在Notebook中。

jupyter notebook绘制饼图

### 回答1： 要使用Jupyter Notebook绘制饼图，您需要使用Python的Matplotlib库。以下是一些基本步骤： 1. 导入Matplotlib库 python import matplotlib.pyplot as plt 2. 创建数据 python labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [15, 30, 45, 10] 3. 绘制饼图 python plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show() 这将绘制一个简单的饼图，其中每个部分的大小由“sizes”列表中的值确定，每个部分的标签由“labels”列表中的值确定。 “autopct”参数用于在每个部分中显示百分比值。 “axis”函数用于使饼图具有相等的长宽比。 希望这可以帮助您开始使用Jupyter Notebook绘制饼图。 ### 回答2： jupyter notebook可以使用Python编程语言的matplotlib模块绘制各种类型的图表，包括饼图。下面我将分为四个步骤来给大家详细介绍如何在jupyter notebook中绘制饼图。 第一步：导入必要的模块和数据 首先需要导入必要的模块和数据。在这里，我们将使用matplotlib模块中的pyplot子模块。我们假设我们有一项调查数据，其中包含三个选项：选项A，选项B和选项C，每个选项的计数分别为13，23和14，因此我们将它们保存在一个名为counts的List中。 import matplotlib.pyplot as plt counts = [13, 23, 14] 第二步：绘制饼图 接下来我们可以使用plt.pie()函数绘制饼图。此函数的第一个参数是要展示的计数（以List形式），第二个参数是一个包含标签的List，标签将显示在图例中。 plt.pie(counts, labels=['Selection A', 'Selection B', 'Selection C']) 第三步：自定义饼图 我们可以通过调整饼图的颜色，字体大小和阴影来让饼图更美观。另外，我们可以使用plt.axis()函数将饼图的比例调整为正圆形。 plt.pie(counts, labels=['Selection A', 'Selection B', 'Selection C'], colors=['blue', 'green', 'red'], autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) plt.axis('equal') 第四步：显示图表 最后一步是使用plt.show()函数显示饼图。 plt.show() 综上，这是在jupyter notebook中绘制饼图的四个简单步骤。当然，绘制饼图只是数据可视化的一部分，我们需要根据我们的数据类型和需要，使用不同的图表类型来帮助我们更好地理解和呈现数据。 ### 回答3： Jupyter Notebook 是一款基于 Web 的交互式计算环境，提供了一种方便快捷的数据处理和可视化的方式。在 Jupyter Notebook 中，我们可以借助 Python 语言和一些常用的数据科学库来进行数据处理和分析，并绘制各种图表，其中包括饼图。 1. 安装 matplotlib 库 在使用 Jupyter Notebook 绘制饼图前，我们需要先安装 matplotlib 库，matplotlib 是 Python 中的一个可视化库，可以用于绘制多种图表，包括饼图、条形图、散点图等。 安装 matplotlib 库有多种方式，我们可以使用 pip 命令进行安装： pip install matplotlib 2. 导入 matplotlib 库 在绘制饼图之前，我们需要导入 matplotlib 库，import matplotlib.pyplot as plt 通常是常用的方式，可以在代码中使用 plt 来调用绘图函数。 import matplotlib.pyplot as plt 3. 准备数据 饼图需要的数据是每个部分的比例或数量，这些数据可以使用 Python 中的列表或元组来表示。 sizes = [10, 20, 30, 40] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes 列表表示每个部分的数量或比例，labels 则表示每个部分的标签。 4. 绘制饼图 绘制饼图的函数是 plt.pie()，该函数接受 sizes 和 labels 两个参数，分别表示每个部分的大小和标签。我们还可以指定其他一些参数，如标签的位置、边框的颜色、饼图的颜色等。 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['r', 'g', 'b', 'y']) plt.axis('equal') plt.show() 其中，autopct 用于显示每个部分所占的比例，startangle 表示饼图的起始角度，colors 可以指定每个部分的颜色。最后两行代码用于保证饼图呈现为圆形，并显示出来。 至此，Jupyter Notebook 绘制饼图的方法就介绍完毕了，需要注意的是，本文只是介绍了基本的饼图绘制方法，实际应用中还需要更加复杂的数据处理和图表调整。

jupyter notebook绘制词云图

在jupyter notebook中绘制词云图需要使用Python的一些库，如jieba、WordCloud、matplotlib、numpy等。具体步骤如下： 1. 新建一个IPYNB文件，并导入所需的库。 2. 读取文本文件，使用jieba分词，获得不同词频的词组，并按词频降序排序。 3. 使用WordCloud库生成词云图，可以设置词云图的遮罩层、字体路径、背景颜色、宽高等参数。 4. 使用matplotlib库将生成的词云图显示出来。 如果想要自定义词云图的形状，可以使用PLY和numpy引入图片，并将其作为遮罩层。同时，可以使用ImageColorGenerator从原图中提取色彩，定义词云图中文字的颜色。 总之，使用jupyter notebook绘制词云图需要掌握Python的相关库和技术，同时需要对文本分析和数据可视化有一定的了解。

jupyter notebook 绘制饼图

在 Jupyter Notebook 中绘制饼图，你可以使用 Matplotlib 库来实现。下面是一个简单的示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt # 饼图数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [15, 30, 45, 10] colors = ['lightblue', 'lightgreen', 'pink', 'orange'] # 绘制饼图 plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') # 让饼图保持圆形 plt.show() 运行这段代码后，你将在 Jupyter Notebook 中看到绘制的饼图。

jupyter notebook绘制添加分布密度曲线

在jupyter notebook中，你可以使用Seaborn库的distplot()函数来绘制添加分布密度曲线的图形。distplot()函数可以同时绘制直方图和密度曲线图，以展示数据的分布情况。你可以设置参数来定制图形的样式和显示方式。 以下是在jupyter notebook中使用Seaborn库绘制添加分布密度曲线的步骤： 1. 首先，安装Seaborn库。在jupyter notebook中，你可以使用以下命令来安装Seaborn库： !pip install seaborn 2. 在jupyter notebook中导入Seaborn库： import seaborn as sns 3. 加载数据集。你可以使用Seaborn库提供的示例数据集，如iris数据集： df = sns.load_dataset('iris') 4. 使用distplot()函数绘制添加分布密度曲线的图形。你可以传递数据集的列名作为参数，来绘制该列数据的分布图： sns.distplot(df['Petal.Width']) 5. 运行代码，即可在jupyter notebook中绘制出添加分布密度曲线的图形。

jupyter notebook绘制热力图

您可以使用Python中的Seaborn库来绘制热力图。首先，确保您已经安装了Seaborn库，如果没有安装可以使用以下命令进行安装： pip install seaborn 然后，将以下代码粘贴到Jupyter Notebook中，以绘制热力图： python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个二维数组作为数据 data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 绘制热力图 sns.heatmap(data) # 显示图形 plt.show() 这段代码会创建一个3x3的二维数组作为数据，并使用sns.heatmap()函数将其绘制成热力图。最后使用plt.show()来显示图形。 您可以根据自己的需求修改数据和其他参数来绘制不同的热力图。希望对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

jupyternotebook绘制阶梯图

要在Jupyter Notebook中绘制阶梯图，您可以使用Matplotlib库的step函数。下面是一个简单的例子来绘制阶梯图： python import matplotlib.pyplot as plt # 定义x和y坐标值 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 3, 5] # 绘制阶梯图 plt.step(x, y) # 添加标题和标签 plt.title('阶梯图') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') # 显示图形 plt.show()

jupyter notebook 绘制条形图

要在Jupyter Notebook中绘制条形图，您可以使用Python的数据可视化库matplotlib。以下是一个简单的示例代码来绘制条形图： python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 25, 15, 30] # 绘制条形图 plt.bar(categories, values) # 添加标题和标签 plt.title('Bar Chart') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') # 显示图形 plt.show()

jupyternotebook绘制折线图

### 回答1： Jupyter Notebook可以使用Python语言绘制折线图。具体步骤如下： 1. 导入绘图库matplotlib python import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备数据 python x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] 3. 绘制折线图 python plt.plot(x, y) plt.show() 完整代码如下： python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) plt.show() 运行代码后，就可以在Jupyter Notebook中看到绘制的折线图了。 ### 回答2： Jupyter Notebook是数据科学和机器学习领域广泛使用的开源笔记本，它将数据处理、分析和可视化的过程整合成一体。折线图常用于数据可视化的过程中，它以线条的形式展示数据的变化趋势，通常用于展示时间序列数据。 Jupyter Notebook支持使用Python的matplotlib库绘制各种类型的图表，包括折线图。以下是在Jupyter Notebook中绘制折线图的基本步骤： 步骤1：导入 matplotlib 库 在Jupyter Notebook中，要先导入matplotlib库并设定它的数据可视化模式： python import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 在Jupyter Notebook中，要使用“%matplotlib inline”命令将图片在页面中显示。 步骤2：准备数据 我们需要先准备折线图所需要的数据。这里我们以时间序列数据为例，生成两个列表x和y： python x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 15, 13, 17] 步骤3：绘制折线图 调用plot()函数绘制折线图。plt.plot()接收两个参数：横轴x和纵轴y。 python plt.plot(x, y) 步骤4：添加图表标题和标签 添加坐标轴标签用xlabel()和ylabel()函数，添加图表标题用title()函数。 python plt.xlabel('时间') plt.ylabel('销售额') plt.title('月销售额') 步骤5：显示图表 最后，用show()函数显示出绘制好的折线图即可。 python plt.show() 综上，通过以上5个步骤，我们可以在Jupyter Notebook中轻松绘制折线图，并添加标题和标签。折线图可以让人直观地了解数据的趋势和变化，因此在数据分析和机器学习中常被用到，对数据的可视化有着重要的作用。 ### 回答3： Jupyter Notebook是一个优秀的实验性代码环境。它允许你将文档、代码和数据完美地结合在一起，方便地进行研究、探索和学习。而绘图是Jupyter Notebook中运用频率最高的功能之一，它能够把数据可视化，更便于理解。 要在Jupyter Notebook中绘制折线图，我们需要使用Python中的Matplotlib库和NumPy库。Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，而NumPy则是Python中用于科学计算的核心库之一。这里我们以Python 3为版本，介绍如何完成绘制折线图的代码和步骤： 步骤1：安装Matplotlib库和NumPy库。可以通过pip install matplotlib和pip install numpy命令来进行安装。 步骤2：创建数据。我们先创建一个数组，作为x轴的数据；创建一个数组，作为y轴的数据。代码如下： import numpy as np x=np.array([1,2,3,4,5,6]) y=np.array([12,15,18,21,24,27]) 步骤3：绘制折线图。可以使用plt.plot()函数来绘制折线图。在绘制之前，我们还要使用plt.title()函数给图形添加标题，使用plt.xlabel()函数给x轴添加标签，使用plt.ylabel()函数给y轴添加标签，由于Jupyter Notebook支持输出图像，需要使用%matplotlib inline命令。 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.plot(x,y) plt.title('Line Chart') plt.xlabel('X Label') plt.ylabel('Y Label') 步骤4：显示折线图。使用plt.show()函数来显示生成的图形。 代码如下： plt.show() 到这里，我们就完成了Jupyter Notebook中绘制折线图的全部代码和步骤。通过这些简单的步骤，我们可以快速地在Jupyter Notebook中生成各种折线图。如果想学习更多数据可视化的知识，可以继续研究Matplotlib库的各种功能。

jupyter notebook绘制词云图简单代码

以下是使用jupyter notebook绘制词云图的简单代码： # 导入所需库 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取文本文件 with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 生成词云图 wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="black").generate(text) # 显示词云图 plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() 其中，text.txt是保存词云所用到的文本文件，simhei.ttf是中文字体文件。你可以根据需要修改这些参数。

jupyternotebook绘制散点图

### 回答1： 要在Jupyter Notebook中绘制散点图，您可以使用Python的matplotlib库。以下是一个简单的示例代码，用于绘制x和y坐标的散点图： python import matplotlib.pyplot as plt # 定义x和y坐标 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 添加标题和标签 plt.title('Scatter Plot Example') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图形 plt.show() 您可以根据需要更改x和y坐标的值，并使用不同的参数自定义散点图。 ### 回答2： Jupyter Notebook是一个基于云的笔记本应用程序，可实现互动计算。在Jupyter Notebook中，可以利用Python语言编写代码，并支持多种数据可视化方式。其中，散点图是一种用来表示两个变量之间关系的常见图表类型，适用于探究变量之间的关联性，查找异常值等。 在Jupyter Notebook中绘制散点图可以借助Python的matplotlib库和seaborn库。下面是一个绘制散点图的示例代码： 首先，运行下面的代码以导入需要的库和数据集： python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入tips数据集 tips = sns.load_dataset('tips') 然后，使用scatter()函数绘制散点图。scatter()函数的基本语法如下： python plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) 其中，x和y表示两个要绘制的变量，s表示点的大小，c表示点的颜色，marker表示点的形状，alpha表示点的透明度等参数。 以下是一个绘制散点图的示例代码： python # 绘制total_bill和tip之间的散点图 plt.scatter(tips['total_bill'], tips['tip'], s=50, c='blue', alpha=0.5, edgecolors='none') # 添加图表标题，设置x轴和y轴标签 plt.title('Total Bill vs Tip') plt.xlabel('Total Bill') plt.ylabel('Tip') # 显示图表 plt.show() 绘制完散点图后，可以根据需要对图表进行优化，如添加图例、调整点的大小和颜色等。此外，还可以使用seaborn库绘制带有回归曲线的散点图和矩阵散点图等更高级的散点图。在进行数据分析和可视化时，灵活使用散点图是非常有用的。 ### 回答3： Jupyter Notebook 是一种常用的交互式笔记本工具，可以用于数据分析、数据可视化、机器学习等多种任务。其中一个重要的功能就是绘制数据可视化图表，比如散点图。散点图可以用来表示两个变量之间的关系，是数据分析中常用的一种图表。 首先，我们需要加载绘图工具库 matplotlib，可以通过以下代码实现： python %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt 其中 %matplotlib inline 表示将 matplotlib 绘图结果内嵌在 notebook 中。 接下来，我们先随机生成一些数据来绘制散点图： python import numpy as np # 随机生成 50 个数据点 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) 然后，我们可以使用 plt.scatter() 函数来绘制散点图。下面是一个基本的绘制示例： python plt.scatter(x, y) plt.show() 运行后，我们就可以在 notebook 中看到一个简单的散点图。如果需要对散点图进行一些调整，比如颜色、大小等，则可以传入一些额外的参数。例如，我们可以将散点的颜色改为红色，大小改为 50： python plt.scatter(x, y, c='red', s=50) plt.show() 除了使用纯色之外，还可以使用颜色映射（color map）来显示数据之间的关系。例如，我们可以根据数据点的 y 值来自动设定颜色： python colors = y plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show() 这里的 cmap 参数指定了使用的颜色映射，colorbar 函数则显示了颜色与属性值之间的对应关系。 除了散点图之外，Jupyter Notebook 还支持许多其他的图表类型，如条形图、线图、饼图等，这些图表的绘制方式与散点图也有类似之处。通过将数据可视化，我们可以更好地理解数据之间的关系，为数据分析提供更多的支持。

利用jupyternotebook绘制正负柱状图

好的，这是一个编程类的问题，可以回答。您可以使用 matplotlib 库绘制正负柱状图。下面是一个简单的示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [5, -3, 8, -4, 9] # 绘制正负柱状图 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x, [i if i > 0 else 0 for i in y], color='g') ax.bar(x, [i if i < 0 else 0 for i in y], color='r') # 添加网格 ax.grid(True) # 设置标题和标签 plt.title('Positive vs. Negative Bar Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() 您可以将上述代码保存为一个 Jupyter Notebook 文件，然后在 Jupyter Notebook 中运行它，就可以看到正负柱状图了。

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阵列15（2022）100238人工免疫系统在先进制造系统中的应用RuiPinto，Gil GonçalvesCNOEC-系统和技术研究中心，Rua Dr. Roberto Frias，s/n，office i219，4200-465，Porto，Portugal波尔图大学工程学院，Rua Dr. Roberto Frias，s/n 4200-465，Porto，PortugalA R T I C L E I N F O保留字：人工免疫系统自主计算先进制造系统A B S T R A C T近年来，先进制造技术（AMT）在工业过程中的应用代表着不同的先进制造系统（AMS）的引入，促使企业在面对日益增长的个性化产品定制需求时，提高核心竞争力，保持可持续发展。最近，AMT引发了一场新的互联网革命，被称为第四次工业革命。 考虑到人工智能的开发和部署，以实现智能和自我行为的工业系统，自主方法允许系统自我调整，消除了人为干预管理的需要。本文提出了一个系统的文献综述人工免疫系统（AIS）的方法来解决多个AMS问题，需要自治的