for i in range(3): plt.plot(datab1[labelb1==i, 0])是什么意思

时间: 2024-03-31 22:35:29 浏览: 92
这段代码是在使用Python的Matplotlib库绘制折线图。具体来说，它使用了一个for循环，循环3次，每次循环都会绘制一条折线。 plt.plot(datab1[labelb1==i, 0])这一行代码是绘制折线的具体操作。其中，datab1是一个二维数组，表示数据点的坐标，labelb1是一个一维数组，表示每个数据点所属的类别。在这行代码中，使用了一个条件表达式labelb1==i，表示只选择属于第i类的数据点。然后，用datab1[labelb1==i, 0]表示只选择这些数据点的第一个维度（即x坐标），并将它们作为横坐标绘制折线。整个循环完成后，就可以得到3条折线，分别表示3类数据点在第一个维度上的分布情况。
相关问题

for i in range(4): plt.plot(compare.iloc[:,i])是什么意思

这段代码是使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制一个折线图。其中，`compare` 是一个 Pandas 数据框，`iloc[:,i]` 表示选取数据框的所有行，第 `i` 列的数据。`range(4)` 表示循环四次，即绘制四条折线。每次循环，会绘制 `compare` 数据框中的一列作为一条折线。最终，这个代码会绘制出四条折线的折线图。

解释代码for i in range(k): plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i]) plt.show()

这段代码是用于在数据可视化中绘制聚类中心点的图示效果。其中，k代表聚类的数量，centroids是一个k行2列的矩阵，每一行代表一个聚类中心的坐标。mark是一个字符串列表，代表每个聚类中心的形状和颜色。 通过for循环遍历每一个聚类中心，使用plt.plot()方法绘制出每个中心点的图形，然后用plt.show()方法展示出来。这样我们就能直观地观察到聚类中心点的位置和分布情况。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2...

for i in range(8): plt.plot(timeall[i],performanceall[i],label=i)怎么给每条折线增加一个与i有关的图例呢

要给每条折线增加与变量 i 相关的图例，您可以在 plt.plot() 函数中指定 label 参数为一个字符串，将 i 转换为字符串并添加到标签中。以下是修改后的代码示例： python import matplotlib.pyplot as plt...

for i in range(5): plt.plot(data[i][0], data[i][1], color=colors[i], label=labels[i])

这段代码是使用 Matplotlib 库中的 plot 函数绘制五条曲线，每条曲线的 x 轴数据为 data[i][0]，y 轴数据为 data[i][1]。colors 是一个包含五种颜色的列表，labels 是一个包含五个标签的列表，用于给每条曲线添加...

解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

3. plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None')：这一行代码使用 plt.plot() 函数来绘制散点图。x1[i] 和 x2[i] 分别是第 i 个样本点的两个特征值，colors[l] 和 markers[l]...

import math import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd file_path = r'C:\Users\520605\Desktop\data.xlsx' raw_data = pd.read_excel(file_path, header=0) data = raw_data.values viscosity = data[0:,:2] print(viscosity) density = data[0:,:3] print(density) num_1 =data[-1,0:0] C=torch.zeros(10) def dis(a,b): return math.sqrt((a[0]-b[0])*(a[0]-b[0])+(a[1]-b[1])*(a[1]-b[1])) K = 4 CentPoint = [] for i in range(K): CentPoint.append([torch.randint(0,10000,(1,)).item(), torch.randint(0,10,(1,)).item()]) print(CentPoint) for p in range(10): NewPoint = [[0, 0] for i in range(K)] for i in range(len(viscosity)): mDis=1e9 mC=0 for j in range(len(CentPoint)): cp=CentPoint[j] D = dis([viscosity[1,i].int(), density[1,i].int()], cp) if mDis>D: mDis=D mC=j C[i]=mC NewPoint[mC][0]+=viscosity[1,i] NewPoint[mC][1]+=density[1,i] for i in range(K): CentPoint[i][0]=NewPoint[i][0]/num_1 CentPoint[i][1]=NewPoint[i][1]/num_1 print(CentPoint) cc=list(C) for i in range(len(viscosity)): if cc[i]==0: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'r.') elif cc[i]==1: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'g.') elif cc[i]==2: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'b.') elif cc[i]==3: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), color='pink', marker='.') elif cc[i]==4: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), color='orange', marker='.') for CP in CentPoint: plt.plot(CP[0], CP[1], color='black', marker='X') plt.show()

plt.plot(viscosity[i, 1].item(), density[i, 1].item(), '.', color=cmap(int(C[i]))) for CP in CentPoint: plt.plot(CP[0], CP[1], color='black', marker='X') plt.show() 这段代码中，我们使用了 ...

for i in range(traj_count): plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) ax1.grid()表示什么意思

2. plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) 表示用matplotlib库中的plot函数画出一条轨迹，其中wp_area_traj_3[i][:,0]表示第i条轨迹的横坐标数据，wp_...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 plt.show() 这里使用了matplotlib的subplots函数创建了一个图形窗口，然后在每个...

import matplotlib.pyplot as plt import random plt.plot((0,2),(0,0),color='r') plt.plot((0,0),(0,2),color='r') x=[] y=[] for i in range(10001): x.append(i/10000*2) for i in range(10001): y.append(pow(4-x[i]*x[i],0.5)) plt.plot(x,y,color='r') randomnum=random.randint(1,80) x1=[] y1=[] for i in range(randomnum+1): x1.append(i/randomnum*2) for i in range(randomnum+1): y1.append(pow(4-x[i]*x[i],0.5)) for i in range(randomnum+1): plt.plot((x1[i],x1[i]),(0,y1[i]),color='b') plt.show() randomnum=random.randint(9000000,10000000) x1=[] y1=[] pi=0 for i in range(randomnum+1): x1.append(i/randomnum*2) for i in range(randomnum+1): y1.append(pow(4-x[i]*x[i],0.5)) for i in range(randomnum): pi=pi+(y1[i]+y1[i+1])*2/(randomnum-1)/2 if(i%10000==0): print(i/10000) print(pi) 解释一下这个代码的意思和为什么这样写

1. 导入 matplotlib.pyplot 和 random 两个库。 2. 绘制第一象限内的圆和正方形。 3. 定义一个列表 x 和 y，分别存储第一象限内的所有 x 坐标和对应的 y 坐标。 4. 利用循环随机生成大量的点，并计算这些点中有...

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b = [] fig, axs = plt.subplots(2, 1) plt.ion() # 打开交互模式 for i in aa: a.append(i) axs[0].clear() axs[0].plot(a) axs[0].set_title("SHFE....

把下面这段代码改成同时动态显示图aa=api.get_tick_serial（“SHFE.hc2310”，8000）.last_price.values diff = [j-i for i， j in zip（aa[：-1]， aa[6：]）] a = [] b=[] # fig， ax = plt.subplots（） for i in aa： plt.subplot（211） plt.clear（） plt.plot（a） plt.pause（0.5） a.append（i） # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show（） for j in diff： plt.subplot（212） plt.clear（） plt.plot（b） plt.pause（0.5） b.append（j） plt.show（）

diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b = [] fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) for i in aa: ax1.clear() a.append(i) ax1.plot(a) plt.pause(0.5) for j in diff: ax2.clear() b....

if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') # 出束 plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go')# 波峰 plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo')# 波谷 for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间 plt.show()

在每个子图中，它使用plt.plot()函数绘制了原始数据timestamps和amplitudes的曲线，并使用不同的颜色和标记绘制了索引数组index、indexP和indexZ对应的数据点。 然后，它通过循环遍历scanTimes数组的...

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()

在每次迭代中，使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的子图网格，并选择当前迭代的子图。 然后，使用"sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1)"绘制第i个列的线性图，其中"data=spss[column[i]]"表示要绘制的...

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

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() plt.tight_layout() plt.show() ...

解析一下这串代码 for i in range(m): markIndex = int(clusterAssment[i, 0]) plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex]) # 设定质心颜色形状 mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb'] # 绘制质心 for i in range(k): plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i]) plt.show()

m 是数据集中的数据点数量，range(m) 是一个可迭代对象，i 在循环中依次取值 0 到 m-1。 第二行代码是获取第 i 个数据点所属的簇的索引值，clusterAssment 是一个存储每个数据点所属簇的数组，它的第一列是簇的索引...

请修改以下代码输出正确结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def solve_schrodinger(H): eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(H) idx = np.argsort(eigvals) eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:,idx] return eigvals, eigvecs def plot_wavefunction(x, psi): plt.plot(x, np.real(psi)) plt.plot(x, np.imag(psi)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('psi(x)') plt.title('Wavefunction') with plt.style.context(['science', 'ieee']): plt.show() def plot_density(x, rho): plt.plot(x, rho) plt.xlabel('x') plt.ylabel('rho(x)') plt.title('Probability Density') with plt.style.context(['science', 'ieee']): plt.show() L = 10 # Box size N = 1000 # Number of grid points dx = L / N # Grid spacing x = np.linspace(-L/2, L/2, N, endpoint=False) V = np.zeros(N) # Potential energy # Kinetic energy matrix T = np.zeros((N,N)) for i in range(1,N-1): T[i,i-1] = -1/(2*dx**2) T[i,i] = 1/(dx**2) T[i,i+1] = -1/(2*dx**2) # Hamiltonian H = -0.5*T + np.diag(V) # Solve Schrodinger equation eigvals, eigvecs = solve_schrodinger(H) # Plot wavefunction of first excited state psi = eigvecs[:,1] plot_wavefunction(x, psi) # Calculate probability density of first excited state rho = np.abs(psi)**2 plot_density(x, rho)

for i in range(1,N-1): T[i,i-1] = -1/(2*dx**2) T[i,i] = 1/(dx**2) T[i,i+1] = -1/(2*dx**2) # Hamiltonian H = -0.5*T + np.diag(V) # Solve Schrodinger equation eigvals, eigvecs = solve_schrodinger(H...

plt.plot(x, y) xticks = ['{}:00'.format(i) for i in range(10, 22)] plt.xticks(x[::10], xticks, rotation=75)

plt.plot(x, y)用于绘制折线图，其中x和y分别是横坐标和纵坐标的数据。plt.xticks(x\[::10\], xticks, rotation=75)用于设置横坐标的刻度值和标签，其中x\[::10\]表示每隔10个数据取一个值作为刻度，xticks是刻度的...

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