plt.plot(x1, y1, 'o-')

时间: 2023-12-06 18:32:46 浏览: 138
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plot 例子

star3星 · 编辑精心推荐
这是一段 Python 代码，用于绘制折线图。其中，x1是横坐标数据，y1是纵坐标数据，'o-'表示绘制圆圈标记的折线图。具体含义如下： - 'o'：绘制圆圈标记 - '-'：绘制实线连接标记 绘制出的图形是以x1为横坐标，y1为纵坐标的折线图，每个数据点用圆圈标记表示，相邻数据点之间用实线连接。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图，此时我们就可以使用函数 plt.subplots() fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig...ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #
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python matplotlib.pyplot.plot()参数用法

如下所示： matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 绘制线条或标记的轴。参数是一个可变长度参数，允许多个X、Y对可选的格式字符串。 例如，下面的每一个都是...a.plot(x1, y1, ‘g^’, x2, y2, ‘g-‘) 默认情

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

5. plt.plot(y1) 绘制折线图，其中 y1 是温度数据。 6. plt.title("温度") 设置图形的标题为 "温度"。 7. plt.xlabel("采集时间") 设置 x 轴的标签为 "采集时间"。 8. plt.ylabel("温度值") 设置 y 轴的...

plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2)隐藏y轴边框

plt.plot(x1, y1)和plt.plot(x2, y2)是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数。这两个函数分别用于绘制两条折线，其中x1和x2是表示横坐标的数组，y1和y2是表示纵坐标的数组。 要隐藏y轴边框，可以使用以下代码： ...

#plt.plot(x1, y1, '-o', label='准确率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.plot(x2, y2, '-o', label='精确度', linewidth=2,markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x3, y3, '-o', label='召回率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x4, y4, '-o', label='F-score', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x5, y5, '-o', label='SprayAndWaitRouter', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.grid(False) plt.xlabel(u'数据包大小',fontsize=10) plt.ylabel(u'', fontsize=10) plt.ylim(0.40, 0.51) plt.xlim(left=0, right=2000) plt.legend() plt.show() return

- x1, y1, x2, y2, ...：分别表示第一条折线图的x轴数据、y轴数据，第二条折线图的x轴数据、y轴数据，以此类推。 - '-o'：表示折线图的样式，'-'表示实线，'o'表示数据点，'-o'表示实线和数据点都有。 - label：表示...

import numpy as np from scipy.fft import fft,fftfreq import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat a=loadmat("ex2_signal1.mat") a=a['signal1'] a=a[0,:] print(a.shape) t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show() b=loadmat("ex2_signal2.mat") b=b['signal2'] b=b[0,:] t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,b) plt.title("21351050102") plt.show() N=len(a) T=1 rate=N/T y1=fft(a) x1=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf1)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() y2=fft(a) x2=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf2)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() m=np.argmax(abs(y1)) y1[abs(y1<y1[m])]=0 plt.plot(x1,y1) plt.title("21351050102") plt.show() a=np.fft.ifft(y1) a=a.real plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show()

45. plt.plot(x1,y1)：绘制y1关于x1的折线图。 46. plt.title("21351050102")：设置图像标题为"21351050102"。 47. plt.show()：显示图像。 48. a=np.fft.ifft(y1)：对y1进行傅里叶反变换，并将结果赋值...

data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/2.txt') y2 = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/3.txt') y3 = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X, y) y3_pred = regressor3.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()哪里不对

plt.plot(X1, y1_pred, color='red') plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('...

def plot_line(x1,x2,y1,y2,wxl,wxr,wyb,wyt): plt.plot([x1,x2], [y1,y2], 'g') plt.scatter([x1,x2], [y1,y2], color='b') #裁剪 p1 = -(x2 - x1) q1 = x1 - wxl p2 = x2 - x1 q2 = wxr - x1 p3 = -(y2 - y1) q3 = y1 - wyb p4 = y2 - y1 q4 = wyt - y1 ymax = max(y1,y2) ymin = min(y1,y2) if p1 == 0 and p2 == 0: # 算法过程2 if q1 > 0 and q2 > 0: if ymin >= wyb and ymax <= wyt: # 两端点都在窗口内 plt.plot([x1,x2], [ymin,ymax], 'm') elif ymin < wyb and ymax <= wyt: plt.plot([x1,x2], [wyb,ymax], 'm') # 一个端点在窗口内 elif ymin >= wyb and ymax > wyt: plt.plot([x1,x2], [ymin,wyt], 'm') # 一个端点在窗口内 else: plt.plot([x1,x2], [wyb,wyt], 'm') # 端点都不在窗口内 elif p3 == 0 and p4 == 0: # 算法过程3 if q3 > 0 and q4 > 0: if x1 >= wxl and x2 <= wxr: # 两端点都在窗口内 plt.plot([x1,x2], [y1,y2], 'm') elif x1 < wxl and x2 <= wxr: plt.plot([wxl,x2], [y1,y2], 'm') # 一个端点在窗口内 elif wxl >= x1 and x2 > wxr: plt.plot([x1,wxr], [y1,y2], 'm') # 一个端点在窗口内 else: plt.plot([wxl,wxr], [y1,y2], 'm') # 端点都不在窗口内 else: # 算法过程45 ul = 0 ur = 1 for e in [[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4]]: if e[0] < 0: ul = max(ul,e[1]/e[0]) else: ur = min(ur,e[1]/e[0]) # 判断线代落在窗口内与否 if ul < ur: plt.plot([x1+ul*p2,x1+ur*p2],[y1+ul*p4,y1+ur*p4],'m') 写注释

输入参数包括线段的起点和终点坐标(x1, x2, y1, y2)，以及窗口的四个边界坐标(wxl, wxr, wyb, wyt)。具体实现是通过计算线段与窗口四条边的交点，然后根据交点的情况将线段裁剪成在窗口内的部分。注释中已经标注了...

plt.plot (x1,y1)

这行代码用于绘制一个二维坐标系中的折线图，其中 x1 和 y1 分别是折线图中各个点的横纵坐标。具体来说，x1 和 y1 应该是长度相同的一维数组，表示折线图中各个点的横纵坐标。例如，如果 x1 = [1, 2, 3, 4]，y1 = [5...

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。

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

这段代码主要是用来计算圆周率的近似值。它通过在第一象限内绘制一个半径为 2 的圆，并在其中随机生成大量的点，然后计算这些点中有多少个落在圆内，从而近似计算圆的面积。最后根据圆的面积和正方形的面积的比例，...

plt.plot(X1,Y1,color='red',label=r'$0.89x^{(1)}+1.62x^{(2)}-1.0=0$') plt.xlabel(r'$x^{(1)}$')

这是一个使用Matplotlib库中的plot函数绘制折线图的代码，其中X1和Y1分别表示横轴和纵轴数据，color='red'表示折线颜色为红色。label=r'$0.89x^{(1)}+1.62x^{(2)}-1.0=0$'表示设置图例标签为数学公式0.89x^(1)+1.62x...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(figsize=(4,4),dpi=72) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False rw=10 k=np.arange(5) x1=rw*np.sin(2*np.pi/5*k) y1=rw*np.cos(2*np.pi/5*k) plt.plot ( " b o " ) rn=rw*np.sin(np.pi/10)/np.sin(np.pi/5) x2=rn*np.sin(2*np.pi/5*k+np.pi/5) y2=rn*np.cos(2*np.pi/5*k+np.pi/5) plt.fill( c='b' ) x=[x1[0],x2[0],x1[1],x2[1],x1[2],x2[2],x1[3],x2[3],x1[4],x2[4],x1[0]] y=[y1[0],y2[0],y1[1],y2[1],y1[2],y2[2],y1[3],y2[3],y1[4],y2[4],y1[0]] plt.plot(marker ='*',c='r') plt.title ("五角星") plt.show( )

首先导入必要的库，设置图像大小和字体，接着定义五角星的外部和内部点的坐标，使用plt.plot()函数绘制外部点的连线和plt.fill()函数填充内部区域，最后用plt.plot()函数绘制五角星内部的红色点。最后通过plt.title...

import matplotlib.pyplot as plt # test_score 测试集的精度 y1_i = [32.01377033999997, 52.995126360000086,185.63600004000017] y1_c = [34.805954499999984,59.619636000000014,188.34518989999992] y1_a = [34.05963100000008, 53.854412799999864,187.09286480000037] # macro-F1 测试集的宏F1 y2_i = [] y2_c = [] y2_a = [] # micro-F1 测试集的微F1 y3_i = [] y3_c = [] y3_a = [] # # 隐藏层神经元的个数 # x1 = [] # 隐藏层的个数 x2 = [100,200,400] # # 窗口大小 # x3 = [] ax1 = plt.gca() ax1.set(xlabel='neuron_num', ylabel='train_seconds') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='accuracy') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='macro-F1') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='micro-F1') # 三种不同学习率 l1, = ax1.plot(x2,y1_i,'red', label='invscaling') l2, = ax1.plot(x2,y1_c,'green', label='constant') l3, = ax1.plot(x2,y1_a,'blue', label='adaptive') plt.legend() plt.show()

其中，测试集的精度、宏F1和微F1分别用y1_i、y2_i和y3_i表示。对于每一种学习率，都有对应的三条折线，分别用l1、l2和l3表示。x2代表隐藏层的神经元个数，根据代码注释中所说，x1和x3可能是其他的两个超参数。最后，...

plt.plot设置

第三种方式是通过获得线属性，然后使用setp()函数来设置，例如lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2) # use keyword args，然后使用plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)来设置线的颜色和宽度。所以，plt.plot函数...

plt.plot详解

4. plt.plot(x1, y1, format_string1, x2, y2, format_string2, ..., **kwargs)：可以同时绘制多条线条，每条线条的样式可以通过format_string来控制。 5. plt.plot(x, y, label, **kwargs)：label用来设置线条的...

plt.plot在线

plt.plot([x1,x2],[y1,y2],linewidth=linewidth,color="color',linestyle='linestyle')这个命令可以绘制从(x1,y1)到(x2,y2)的线，其中linewidth指定了线的宽度，color指定了线的颜色，linestyle指定了线的样式。...

plt.plot 设置子图大小

axs[0, 0].plot(x1, y1) # 在第二个子图中绘制数据 axs[0, 1].plot(x2, y2) # 在第三个子图中绘制数据 axs[1, 0].plot(x3, y3) # 在第四个子图中绘制数据 axs[1, 1].plot(x4, y4) # 设置整个图像的标题 fig....

plt.plot中的alpha

在matplotlib库中，plt.plot()函数用于绘制折线图。其中的alpha参数用于设置绘制的... plt.plot(x1, y1, alpha=0.5) plt.plot(x2, y2, alpha=0.8) 这将绘制两条线条，其中一条透明度为0.5，另一条透明度为0.8。

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Android仿知乎横线直线进度条实现教程

资源摘要信息:"仿知乎的横线直线progressbar.zip是一个包含Android平台下自定义ProgressBar样式的资源文件包。该资源包可能包含了实现类似知乎应用中横线直线型进度条的源代码，用于在Android应用中提供用户界面的进度反馈。文件包的目的是帮助开发者学习和使用自定义的UI组件，同时促进技术交流。考虑到文件声明中提到了版权问题的免责声明，使用该资源时应确保遵守相关法律法规，尊重原作者的知识产权。" 知识点详细说明： 1. Android UI开发： Android UI开发是指使用Android SDK提供的工具和API创建用户界面的过程。进度条（ProgressBar）是Android中用于展示任务进度的一种常见控件。在Android中，ProgressBar通常有两种形式：圆形和水平线性。开发者可以根据实际需要选择合适的样式，并且可以通过自定义来创建符合特定设计需求的进度条。 2. 自定义ProgressBar： 自定义ProgressBar涉及到对进度条控件外观和行为的修改。开发者可以通过修改ProgressBar的XML属性来自定义其样式，也可以通过重写其绘图方法来创建完全自定义的动画和图形效果。这通常需要一定的Android绘图知识，包括对Canvas、Drawable对象的操作等。 3. 横线直线型ProgressBar： 横线直线型ProgressBar是指进度条在显示时形状为水平的直线。这种样式在视觉上给人以直观的进度展示，适用于需要在界面上表现出线性增长或完成度的场景。这种ProgressBar的实现可能涉及到线性布局（LinearLayout）中子视图的动态更新，或者使用自定义的Drawable资源来绘制进度条的线条和填充。 4. Android源码学习： Android源码学习指的是深入研究Android操作系统、应用框架和库的源代码。通过学习源码，开发者可以更好地理解Android系统的内部机制，提升软件架构设计和问题诊断的能力。源码学习也是一种了解和掌握新技术、新特性的有效途径。 5. 资源收集与整理： 资源收集与整理通常指的是将互联网上分散的有价值信息和资料汇总到一起，便于开发者学习和使用。在技术社区如CSDN，经常有开发者分享自己的学习心得、源码和教程。这些资源对于初学者和有经验的开发者来说都是非常宝贵的。 6. 知识产权和版权： 在进行技术学习和交流时，知识产权和版权问题非常关键。无论是从互联网上获取资源还是分享自己的作品，都应尊重原作者的版权，避免侵犯他人的知识产权。这通常意味着使用资源时应遵守相应的许可协议，并在必要时进行适当的署名或请求授权。 7. CSDN平台： CSDN是中国的一个大型IT技术社区，提供技术文章发布、代码共享、资源下载等多种服务。该平台鼓励开发者分享知识、交流经验，并为开发者提供了一个互相学习、合作的社区环境。对于IT行业人士，CSDN是获取最新技术信息、解决方案和行业动态的重要渠道。
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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