import matplotlib.pyplot as plt #包含绘图模块 fig= plt._____(2)______() #创建一个空白画布 ax1=fig._______(3)___________(1,1,1) #添加一个子图 plt.show() #显示图表

时间: 2023-06-14 20:05:17 浏览: 176
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利用python的matplotlib模块作图

import matplotlib.pyplot as plt #包含绘图模块 fig= plt.figure() #创建一个空白画布 ax1=fig.add_subplot(1,1,1) #添加一个子图 plt.show() #显示图表
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Python图表绘制：matplotlib绘图库入门

资源名称：Python图表绘制：matplotlib绘图库入门资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图，今天看到用plt.subplot()的画法想着也来实现下，同时也发现了两者之间的优缺点，感觉subplot()更便捷一点。其实两者都是别人写好的库函数，只要理解好库函数的传递参数的参数，合理的将自己传入的参数整理，两者都容易上手的。 这里我用的是jupyter notebook 画的，工具挺多的。 plt.subplots()画法 import mat

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1)；reg = 0.01 LogRegModel = LogisticRegression(C=1/reg, solver = 'liblinear').fit(X_train, y_train) preds = LogRegModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds))；from sklearn. metrics import classification_report print(classification_report(y_test, preds))；from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline y_scores = LogRegModel.predict_proba(X_test) print(y_scores) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这是一个二分类问题的逻辑回归模型的评估过程，其中使用了 train_test_split 进行数据集的划分，然后使用 LogisticRegression 进行模型的训练，并对测试集进行预测，使用了多个评价指标，如准确率、召回率、精确率、...

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

答：两段代码输出的结果不同是因为第一段代码设置了坐标轴标签，而第二段代码没有设置。在第一段代码中，ax.set_xlabel('X Label')、ax.set_ylabel('Y Label')、ax.set_zlabel('Z Label')这三行代码设置了三个坐标轴...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 按品类ID列和产品列对数据进行分组，并计算销量总和 sales_by_category_product = df.groupby(['品类id', '产品id'])['数量'].sum() sales_by_category_product #绘图 import matplotlib.pyplot as plt for i in range(1,12): if i!=8: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False) # 准备数据 ind=y2.index x = [f"{ind[0]}",f"{ind[1]}",f"{ind[2]}",f"{ind[3]}",f"{ind[4]}"] y = [y2.iloc[0],y2.iloc[1],y2.iloc[2],y2.iloc[3],y2.iloc[4]] # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() # 设置图表标题 plt.title(f'product ID {i}') # 绘制柱状图 ax.bar(x, y) # 显示图形 plt.show() else: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False) # 准备数据 ind=y2.index x = [f"{ind[0]}",f"{ind[1]}"] y = [y2.iloc[0],y2.iloc[1]] # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() # 设置图表标题 plt.title(f'product ID {i}') # 绘制柱状图 ax.bar(x, y) # 显示图形 plt.show()

这是一段 Python 代码，使用了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。首先导入了这两个库，然后使用 df.groupby() 方法对数据进行分组，按照“品类id”和“产品id”两列进行分组，计算了“数量”列的总和，并将结果...

帮我改进一下 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) print("训练集得分: %.4lf" % gnb.score(train_x, train_y)) print("测试集得分: %.4lf" % gnb.score(test_x, test_y)) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = gnb.fit(train_x, train_y).predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 加载手写数字...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig= plt.figure(figsize=(30, 25), dpi=300) ax1= fig.add_subplot(131) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") 把Fendmc是140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机查找出来

你可以使用 Pandas 的 loc 函数来筛选符合条件的数据，代码如下： python df.loc[(df['Fendmc'] == '140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机')] 其中，df['Fendmc'] 表示选取数据表中名为 Fendmc 的列，== ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(num=1) ax = Axes3D(fig) X = np.arange(0.5, 20, 0.5) Y = np.arange(0, 1, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = Y - math.log10(X) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, edgecolor='black', cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow') plt.show() 这段代码有问题吗

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(num=1) ax = Axes3D(fig) X = np.arange(0.5, 20, 0.5) Y = np.arange(0, 1, 0.1) X, Y = np....

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

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 ...

补充以下代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1, 101) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) ax1 = axes[0, 0] ax2 = axes[0, 1] ax3 = axes[1, 0] ax4 = axes[1, 1] ax1.plot(nums, nums) ax2....

from scipy.spatial import distance from scipy.optimize import minimize_scalar from matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib.pyplot as plt # 椭圆上的点 points = [(2, 3), (1, 4), (-2, 0), (0, -2)] # 定义一个坐标系 fig, ax = plt.subplots() # 使用scipy库中的distance函数计算所有点之间的距离 distances = distance.cdist(points, points, 'euclidean') # 定义一个函数，用于计算给定长轴和短轴的椭圆与所有点之间的误差 def error(axes): a, b = axes[0], axes[1] return np.sum(((distances - np.sqrt(a**2 - b**2)) / (np.sqrt(a**2 - b**2)))**2) # 使用scipy库中的minimize_scalar函数来确定最好的长轴和短轴 result = minimize_scalar(error, bracket=(0.1, 10), method='golden') a = result['x'] b = np.sqrt(a**2 - np.mean(distances)**2) # 绘制椭圆 ellipse = Ellipse(xy=(0, 0), width=a, height=b, fill=False) ax.add_artist(ellipse) # 绘制所有点 for x, y in points: ax.plot(x, y, 'ro') plt.show()翻译一下这段代码

这是几个 Python 库的导入语句。其中，scipy.spatial 库中的 distance 模块提供了计算各种距离的函数；scipy.optimize 库中的 minimize_scalar 模块提供了一些...同时也导入了 pyplot 模块作为 matplotlib 的绘图接口。

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(X, Y, color='blue') ax.fill_between(X, 0, Y, where=(Y > 0), color='...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1) from sklearn import tree DecTreeModel = tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) preds = DecTreeModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds)) y_scores = DecTreeModel.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

接着，使用 predict_proba 函数计算测试集上的预测得分，然后使用 roc_curve 函数计算接收器操作特征曲线（ROC 曲线）的 FPR 和 TPR，最后使用 Matplotlib 库绘制 ROC 曲线，并且将其展示出来。

现有1500个二维空间的数据点,import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral),编写一个python程序不调用locally_linear_embedding，实现LLE降维

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D from sklearn.datasets import make_swiss_roll def lle(X, k, d): # LLE 算法实现，代码略 return Y # 生成数据 n_samples...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()

这是一个使用Pandas、Numpy、Matplotlib库进行数据分析和可视化的Python代码。首先，从'merged_sentiment_idx.csv'文件中读取数据并设置时间戳为索引，然后选择了2017年4月15日至2018年4月15日的数据。接着，使用...

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime filename='csv_sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row=next(reader) dates,highs,lows=[],[],[] for row in reader: current_date=datetime.strptime(row[0],'%Y/%m/%d') dates.append(current_date) print(dates) high=int(row[1]) highs.append(high) fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(8,5)) plt.plot(dates,highs,c='red') plt.title('Daily high temperatures,2014',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=16) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('Tenperature(F)',fontsize=16) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) plt.show()

具体来说，它使用了csv模块读取csv文件，使用matplotlib.pyplot模块绘制图表，使用datetime模块将日期字符串转换为日期对象。在代码中，通过循环遍历csv文件中的每一行数据，获取日期和高温数据，并将它们分别存储到...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1, 101) fig, axes = plt.subplots(2, 2) ax1 = axes[0, 0] ax2 = axes[0, 1] ax3 = axes[1, 0] ax4 = axes[1, 1] ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -...

matplotlib.pyplot as plt 雷达图

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [4, 3, 5, 2, 1] # 计算角度 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(categories), endpoint=False).tolist() ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] x_month = np.array(['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']) y_sales = np.array([2150, 1050, 1560, 1480, 1530, 1490]) x_citys = np.array(['北京', '上海', '广州', '深圳', '浙江', '山东']) y_sale_count = np.array([83775, 62860, 59176, 64205, 48671, 39968]) # 创建画布和布局 fig = plt.figure(constrained_layout=True) gs = fig.add_gridspec(2, 2) ax_one = fig.add_subplot(gs[0, :]) ax_two = fig.add_subplot(gs[1, 0]) ax_thr = fig.add_subplot(gs[1, 1])优化为饼状图

这段代码导入了numpy、matplotlib.pyplot、matplotlib.gridspec模块，并将字体设置为“SimHei”。然后使用numpy创建了一个月份数组x_month和一个销售额数组y_sales，以及一个城市名数组x_citys和一个销售统计数量...

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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关系数据表示学习

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