axes[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], alpha=.5)

时间: 2024-01-12 18:05:26 浏览: 17
这段代码是用来绘制散点图的,其中 X 是一个二维数组,每一行代表一个数据点,第一列是 x 坐标,第二列是 y 坐标。alpha 参数控制点的透明度,取值范围为 0 到 1。该代码将数据集 X 中的所有点以散点图的形式绘制在第一个子图中(假设 axes 是一个包含多个子图的对象,第一个子图是 axes[0])。
相关问题

axes[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], alpha=.5) axes[1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, alpha=.5)

这段代码是使用 Matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图,其中 X 是二维数据集,每个样本有两个特征;labels 是每个样本的标签。 在第一行代码中,使用 alpha 参数指定散点的透明度,值范围为 0 到 1,数值越小,透明度越高;第二行代码则使用 c 参数指定每个样本的颜色,labels 数组中的每个不同取值对应一个不同的颜色。

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮,让图片不要被压缩显示,怎么改代码?

你可以在创建FigureCanvasTkAgg时,将其参数resize设置为True,这样就可以自动调整大小,避免图片被压缩显示。同时,你需要在scatter_frame上添加鼠标滚动事件的绑定,用来处理滚轮事件。 修改后的代码如下: ```python def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) # 将resize设置为True self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame, resize=True) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview) # 添加鼠标滚动事件的绑定 self.scatter_view.mpl_connect('scroll_event', self.on_scroll) def on_scroll(self, event): # 获取当前滚轮的方向 if event.button == 'up': direction = 1 elif event.button == 'down': direction = -1 else: direction = 0 # 根据滚轮方向调整缩放比例 scale = 1.1 if direction: x, y = event.x, event.y ax = self.scatter_view.figure.axes[0] if direction > 0: # 放大 ax.set_xlim(xdata - scale * (xdata - ax.get_xlim()[0]), xdata + scale * (ax.get_xlim()[1] - xdata)) ax.set_ylim(ydata - scale * (ydata - ax.get_ylim()[0]), ydata + scale * (ax.get_ylim()[1] - ydata)) else: # 缩小 ax.set_xlim(xdata - scale * (xdata - ax.get_xlim()[0]), xdata + scale * (ax.get_xlim()[1] - xdata)) ax.set_ylim(ydata - scale * (ydata - ax.get_ylim()[0]), ydata + scale * (ax.get_ylim()[1] - ydata)) self.scatter_view.draw() ```

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修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

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