plt.scatter(X,y,marker="x",color="r") plt.xlabel("Change in water level") plt.ylim(0,40) plt.ylabel("Water flowing out of the dam")

时间: 2024-04-15 20:17:26 浏览: 119
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动态显示河流水位的变化

这段代码使用了Python中的matplotlib库，用于绘制散点图。plt.scatter()函数用于绘制散点图，其中X和y分别是数据点的横坐标和纵坐标，marker参数指定了数据点的形状，color参数指定了数据点的颜色。plt.xlabel()和plt.ylabel()函数用于设置坐标轴的标签，plt.ylim()函数用于设置纵坐标轴的范围。这段代码的目的是可视化水库水位变化与水流出量之间的关系。
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plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") - x: 这个参数代表 x 轴上的数值序列，通常是一个一维数组或列表，用于决定每个散点在 x 轴上的位置。 - y: 类似地，y 参数代表 y 轴上的数值序列，它...

def drawPlot(title,x_train,x_test,y_train,y_test): N,M=500,500 x1_min,x2_min=x_train.min() x1_max,x2_max=x_train.max() t1=np.linspace(x1_min,x1_max,N) t2=np.linspace(x2_min,x2_max,M) x1,x2=np.meshgrid(t1,t2) x_show=np.stack((x1.flat,x2.flat),axis=1) y_hat=model.predict(x_show) y_hat=y_hat.reshape(x1.shape) cm_light=mpl.colors.ListedColormap(['#F2F2C2','#E00E00','#FFFFFF']) cm_dark=mpl.colors.ListedColormap(['#FFFFFF','#000000','#CCCCCC']) plt.figure(figsize=(3,2.5),facecolor='w') plt.contour(x1,x2,y_hat,colors='k',levels=[0,1],antialiased=True,linewidths=1) plt.pcolormesh(x1,x2,y_hat,cmap=cm_light) plt.scatter(x_train[0],x_train[1],c=y_train,s=20,edgecolors='k',cmap=cm_dark,label='训练集') plt.scatter(x_test[0],x_test[1],c=y_test,s=80,marker='*',edgecolors='k',cmap=cm_dark,label='测试集') plt.xlabel('花萼长度',fontsize=9) plt.ylabel('花萼宽度',fontsize=9) plt.xlim(x1_min,x1_max) plt.ylim(x2_min,x2_max) plt.grid(b=True,ls=':',color='#606060') plt.suptitle(title,fontsize=8) plt.tight_layout(1,rect=(0,0,1,0.94)) plt.show()报错TypeError: tight_layout() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given

这个错误是因为 tight_layout() 这个函数需要传入一个子图布局的矩形参数，但是...你可以将代码中的 plt.tight_layout(1,rect=(0,0,1,0.94)) 修改为 plt.tight_layout(rect=(0,0,1,0.94))，这样就可以解决这个问题了。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

以上代码主要是导入了一些常用的python第三方库，包括matplotlib，numpy，sklearn等，对数据集进行处理，并使用随机森林分类器训练模型。其中，iris数据集是一个常用的分类数据集，包含了150个样本和4个特征，随机...

import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}！'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成！') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列，将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行，4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

例如，如果你想要将视角调整为从正上方俯视，可以将 elev 设为 90，azim 设为 0。代码示例如下： python ax.view_init(elev=90, azim=0) 你可以根据自己的需要调整 elev 和 azim 的值，以得到合适...

plt.scatter参数详情

plt.scatter(x, y, s=50, c='b', marker='o', alpha=0.5, edgecolors='none') # 设置坐标轴范围 plt.xlim(-3, 3) plt.ylim(-3, 3) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Scatter Plot') plt.xlabel('X') plt.ylabel...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 运行配置参数中的字体（font）为黑体（SimHei） plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 运行配置参数总的轴（axes）正常显示正负号（minus） # 无人机运动轨迹数据 latitudes = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 100)) longitudes = np.cos(np.linspace(0, 1*np.pi, 100)) altitudes = np.linspace(100, 500, 100) # 构建3D坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 设置坐标轴标签和范围 ax.set_xlabel('纬度纬度纬度') ax.set_ylabel('经度经度经度') ax.set_zlabel('海拔海拔海拔') ax.set_xlim(-1, 1) ax.set_ylim(-1, 1) ax.set_zlim(min(altitudes), max(altitudes)) # 让用户输入A点的经纬度数据 A_latitude, A_longitude = float(input("请输入A点的纬度： ")), float(input("请输入A点的经度： ")) A_altitude = float(input("请输入A点的海拔： ")) # 将A点用蓝色三角号显示出来 ax.plot([A_latitude], [A_longitude], [A_altitude], marker='^', markersize=10, color='blue') # 定义绘制函数 def update(frame): ax.plot(latitudes[:frame+1], longitudes[:frame+1], altitudes[:frame+1], c='b') # 添加连线 ax.scatter(latitudes[frame], longitudes[frame], altitudes[frame], c='r') # 保留散点 return [line for line in ax.artists] # 返回所有绘制对象，以便更新时重新绘制它们 # 创建动画，加快一倍速度 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=len(latitudes), interval=500) # 显示动画 plt.show()给这段代码A点加一个标注为：车

ax.plot([A_latitude], [A_longitude], [A_altitude], marker='^', markersize=10, color='blue') ax.text(A_latitude, A_longitude, A_altitude, '车', color='blue') 这样就可以在A点处添加一个标注“车”了...

python plt.scatter参数 设置多个图标的方法

plt.scatter(x1, y1, s=50, c='r', marker='o', alpha=0.5) plt.scatter(x2, y2, s=50, c='b', marker='s', alpha=0.5) # 设置坐标轴范围 plt.xlim((-3, 3)) plt.ylim((-3, 3)) # 添加标题和标签 plt.title('...

使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的具体代码，设置latlon为true

plt.scatter(lon, lat, s=50, alpha=.8, c='blue', marker='o', edgecolors='none', label='Cities') # 设置坐标轴和标题 plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.title('Cities in China') # 设置...
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matplotlib练习代码.zip

plt.plot(x, y, color='orange', linestyle='--', marker='o') plt.grid(True, linestyle='-.') **保存图形** 通过plt.savefig()，我们可以将生成的图形保存为图片文件： python plt.savefig('my_plot....
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matplotlib_exercise_code.zip

plt.xlabel()和plt.ylabel()用于设置x轴和y轴的标签，plt.xlim()和plt.ylim()用于设定坐标轴的显示范围。plt.xticks()和plt.yticks()则可以自定义刻度标记及其对应的标签。 对于图像的布局和样式，...
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scatter() 用于散点图，color 和 marker 参数分别控制点的颜色和形状。 - **数学符号**：Matplotlib 支持 TeX 数学公式，通过字符串如 \(\cos(x)\) 实现。 - **文本与标注**：set_title()，set_xlabel...
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ax.text(2, 3, r'$\frac{x^2}{y}$', fontsize=20) 文本与标注 文本与标注是 Matplotlib 绘图的第十一步。在本例中，我们使用 annotate 函数添加标注。 python ax.annotate('This is a annotation', xy=...
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第3章 Matplotlib数据可视化基础.ppt

* plt.xlabel：添加x轴名称 * plt.ylabel：添加y轴名称 * plt.xlim：指定x轴的范围 * plt.ylim：指定y轴的范围 * plt.xticks：指定x轴刻度的数目与取值 * plt.yticks：指定y轴刻度的数目与取值 * plt....
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在MATLAB中，绘图主要通过调用各种绘图函数来实现，例如plot、scatter、bar等。用户可以根据数据类型和需求选择合适的绘图函数进行绘制，同时也可以通过设置参数进行个性化定制。 ## 1.3 MATLAB绘图工具箱简介 ...

有3个变量，x_range=[0, 10, 1], y_range=[0, 10, 1],z_range=[1.5, 1.6],以这3个变量为坐标轴组成一个网格，从网格上的随机一个点出发依次遍历网格上相邻的每个点，给出代码，使用python编写代码绘制一段动画描述该过程

plt.scatter(x, y, marker='o', color='blue') # 绘制当前点 plt.scatter(current_point[0], current_point[1], marker='o', color='red') # 更新当前点为下一个相邻点 next_x = np.random.choice([-1, 0, 1]...

python应用相应命令绘制函数y=x^2在x∈[-1,1]范围内的函数曲线（自定义线型、线宽、颜色）以及散点图（自定义标记点形状、颜色）

plt.scatter(data_points[:, 0], data_points[:, 1], marker=marker_shape, color=scatter_color, label='Data Points') # 设置散点图属性 plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 这个例子中，我们定义了...

scatter使用规范

plt.scatter(x_data, y_data, s=50, c='blue', alpha=0.5, marker='o', label='data') # 设置图例 plt.legend(loc='upper left') # 设置坐标轴标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置坐标轴范围 plt.xlim(0...

用python + matplotlib，随机生成100个点，分布于 -2≤x≤2，-2≤y≤2 的二维矩形区域内，将单位元内样本设置成+1正例样本，其他设置成负例-1样本，并画出二维曲线将正负例分开，用plot绘制出来，正例用蓝色小圆圈或原点，负例用红色x。

plt.scatter(X[y==1][:, 0], X[y==1][:, 1], marker='o', color='blue') plt.scatter(X[y==-1][:, 0], X[y==-1][:, 1], marker='x', color='red') plt.xlim(-2, 2) plt.ylim(-2, 2) plt.xlabel('X1') plt.ylabel('...

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