plt.plot画廓线

时间: 2023-08-27 19:04:16 浏览: 101
C

一个关于画曲线的程序

在使用plt.plot函数时，可以通过设置参数来绘制曲线的轮廓线。其中，参数ls或linestyle用于设置线的形式，可以选择'-'、'--'、':'和'-.'等不同的线型。参数lw或linewidth用于设置线的宽度，参数c用于设置线的颜色。通过设置这些参数，可以绘制出具有不同轮廓线样式的曲线。例如，可以使用plt.plot(x, y, ls='-.', lw=2, c='black')来绘制一条具有虚线轮廓线、宽度为2、颜色为黑色的曲线。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Matplotlib——数据可视化plt.plot、plt.figure、](https://blog.csdn.net/weixin_43794311/article/details/105014101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [r语言plot函数x轴y轴名字_Matplotlib入门-1-plt.plot( )绘制折线图](https://blog.csdn.net/weixin_39638304/article/details/110212914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import collections from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 正常显示中文 # 参数寻优 inertia = [] silhouettteScore = [] # 计算聚类数目为2至9时的轮廓系数值和簇内误差平方和 for i in range(2, 10): km = KMeans(n_clusters=i, random_state=12).fit(ScoreModel) y_pred = km.predict(ScoreModel) center_ = km.cluster_centers_ score = metrics.silhouette_score(ScoreModel, km.labels_) silhouettteScore.append([i, score]) inertia.append([i, km.inertia_]) # 绘制轮廓系数图 silhouettteScore = np.array(silhouettteScore) plt.plot(silhouettteScore[: , 0], silhouettteScore[: , 1]) plt.title('轮廓系数值 - 聚类数目') plt.show() #绘制簇内误差平方和图 inertia = np.array(inertia) plt.plot(inertia[: , 0], inertia[: , 1]) plt.title('簇内误差平方和 - 聚类数目') plt.show()

这段代码使用了 Python 中的 sklearn 库中的 KMeans 算法，对 ScoreModel 进行聚类...最后，使用 matplotlib 库绘制了轮廓系数值与聚类数目、簇内误差平方和与聚类数目之间的关系图，并调用 plt.show() 函数显示图表。

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。 首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="*",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

这段代码使用MiniBatchKMeans算法对鸢尾花数据集进行了聚类，并展示了聚类结果和最佳的K值。 具体分析如下： 1. 数据预处理：使用MinMaxScaler对数据进行了最小最大标准化处理，将所有特征缩放到0到1之间。...

for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) pointData[jj,2] = dcmSOPs.index(dcmUID) if (isPlot==True) and (k<6): plt.subplot(1,6,k+1) plt.plot(conData[:,0],conData[:,1],'b.') plt.title('time={} z={}'.format(time,conData[0,2])) minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY if k==0: writeToFile(np.hstack((conData,pointData)).T,path+'\\GTV_indexs.txt','w') print("path of GTV_indexes.txt",path) else: writeToFile(np.hstack((conData,pointData)).T,path+'\\GTV_indexs.txt','a') cuts = np.array(cuts) return minXY,maxXY,cuts

这段代码是用来解析轮廓的顶点数据，将其转换为像素坐标并绘制轮廓。具体来说，它通过循环遍历每个顶点，然后从顶点数据中获取其X、Y和Z坐标并将其转换为像素坐标。接下来，代码将像素坐标存储在pointData数组中，并...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1 / (1 + np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # 样本数量 N = int(m / 2) # 每个...

解释这段代码def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)

这段代码是一个强化学习环境中的渲染函数，用于将当前状态可视化，其中mode是渲染模式，可以是'human'或其他字符串。 该函数的具体实现包括以下几个步骤： 1. 清除绘图区域； 2. 绘制障碍物的轮廓；...

img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 提取骨架线 skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) # 获取骨架线路径 contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] # 确定骨架线的宽度 width = 2 # 将骨架线离散化为一系列点 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc = line_nd(p1, p2) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_points, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

然后，使用OpenCV的thinning函数提取骨架线。接下来，使用findContours函数获取骨架线的轮廓。通过对骨架线进行离散化，得到一系列三维点。最后，使用marching_cubes函数对这些点进行三维重建，得到三维模型。...

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要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"