plt.plot插入点

plt.plot是matplotlib库中用于绘制折线图的函数，它可以用来插入点以在图形上显示特定的数据点。要在折线图中插入点，可以通过以下步骤实现：

1. 创建x和y坐标的列表或数组，表示数据点的位置。
2. 使用plt.plot函数绘制原始的折线图，传入x和y坐标作为参数。
3. 使用plt.scatter函数，传入单个点的x和y坐标，绘制要插入的数据点。
4. 可以选择性地设置数据点的颜色、大小、标记类型等属性。
5. 最后使用plt.show()函数显示图形。

下面是一个示例代码来演示如何使用plt.plot插入点：

import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制原始折线图
plt.plot(x, y)

# 要插入的数据点
insert_x = 3
insert_y = 7

# 插入数据点
plt.scatter(insert_x, insert_y, color='red', marker='o')

# 显示图形
plt.show()

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sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) plt.plot(signal) plt.title("Original Signal") plt.plot(emphasized_signal) plt.title("Preemphasis Signal") plt.show()

这段代码是读取名为 "Male_Twenties.wav" 的音频文件，并对其进行预加重处理。预加重处理用于强调高频信号，可以提高语音信号的质量。在这段代码中，我们首先使用 scipy 库中的 wav.read() 函数读取音频文件，并将返回的采样率和信号值分别存储在 sample_rate 和 signal 变量中。接下来，我们使用 numpy 库中的 append() 函数在信号的第一个采样点前插入一个值为 signal[0] 的元素，并使用一个 pre_emphasis 系数对信号进行加权处理。最后，我们使用 matplotlib 库中的 plot() 函数将原始信号和预加重信号绘制出来，并使用 title() 函数为每个子图添加标题。最后使用 show() 函数显示绘制的图形。

解释d2l.plt.plot(x, beta ** x, label=f'beta = {beta:.2f}')

这行代码使用`d2l.plt.plot()`函数绘制了一个曲线图。我将逐步解释这个代码：

1. `x`：这是横坐标的数据，通常是一个一维数组或列表，表示曲线上的各个点的位置。

2. `beta ** x`：这是纵坐标的数据，表示曲线上各个点对应的纵坐标值。`beta`是一个变量，而`**`是幂运算符，表示将`beta`的值提升为`x`的幂。

3. `label=f'beta = {beta:.2f}'`：这个参数用于指定曲线的标签，即曲线在图例中显示的文字信息。这里使用了格式化字符串(f-string)，将变量`beta`的值插入到字符串中。`: .2f`表示将`beta`的值格式化为小数点后两位的浮点数。

因此，代码`d2l.plt.plot(x, beta ** x, label=f'beta = {beta:.2f}')`的作用是在图上绘制一条曲线，横坐标为`x`，纵坐标为`beta`的幂，同时在图例中显示曲线的标签为"beta = "加上`beta`的值。