python markersize

时间: 2023-10-23 11:00:29 浏览: 202
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Python中使用支持向量机(SVM)算法

在Matplotlib中，可以使用`markersize`参数来设置绘图中标记的大小。该参数可以在`plot`方法中作为关键字参数传递。例如，如果要设置标记的大小为10，可以使用以下代码： ```python ax.plot(x, y, marker='o', markersize=10) ``` 其中，`x`和`y`是要绘制的数据。`marker='o'`表示使用圆形标记，`markersize=10`表示设置标记的大小为10。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python系列 之 matplotlib库 基础知识](https://blog.csdn.net/xiaomage0511/article/details/124580158)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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优化下面这串代码 plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,'MarkerSize',MarkerSize,'Color',Color);

plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,'MarkerSize',MarkerSize,'Color',Color); 优化后的代码如下： python plot(Xi(:,1), Xi(:,2), 'LineStyle', Style, 'MarkerSize', MarkerSize, 'Color', Color); 优化的...

'PathCollection' object has no property 'markersize'

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plt.plot(range(len(y_test_actual)), y_test_actual, label='真实值', marker='o', linestyle='', markersize=4)

label='真实值', marker='o', linestyle='', markersize=4) - range(len(y_test_actual)): 使用y_test_actual的索引来定义x轴的点，范围从0到y_test_actual的长度减一。 - y_test_actual: 这是绘制在图表...

翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.use('TkAgg') # 定义三个二维数组 xy1 = np.array([[40,0.0364],[50,0.0351],[60,0.0361],[70,0.0356],[80,0.0361]]) xy2 = np.array([[70,0.0356],[80,0.0361],[90,0.0356],[100,0.0358],[110,0.0359]]) xy3 = np.array([[100,0.0358],[110,0.0359],[120,0.0366],[130,0.0351]]) # 画出三条曲线 plt.plot(xy1[:,0], xy1[:,1], '-o', markersize=8, linewidth=2, label='curve 1') plt.plot(xy2[:,0], xy2[:,1], '-o', markersize=8, linewidth=2, label='curve 2') plt.plot(xy3[:,0], xy3[:,1], '-o', markersize=8, linewidth=2, label='curve 3') # 添加标签和图例 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend() plt.show()，这个代码，我需要将三条曲线注明一下每条曲线代表啥，我该添加什么代码

plt.plot(xy1[:,0], xy1[:,1], '-o', markersize=8, linewidth=2, label='curve 1') plt.plot(xy2[:,0], xy2[:,1], '-o', markersize=8, linewidth=2, label='curve 2') plt.plot(xy3[:,0], xy3[:,1], '-o', ...

File "D:/LL/泰勒图.py", line 204, in <module> std[i] = plot_taylor_test(ax,a_clean,b_clean,cor[i],color=colors[i],marker='o',markersize=9,label=name) ValueError: setting an array element with a sequence.

python my_array = np.array([1, 2, '3', '4']) my_array = np.array(my_array, dtype='str') 如果你无法确定要转换为哪种数据类型，可以使用my_array.dtype查看当前数组的数据类型。

解释一下下列代码在python中的意思 plt.subplot(3,3,j+1) for k, col in zip(unique_y_hat, colors): if k == -1: col = 'k' class_member_mask = (y_hat == k) xy = X[class_member_mask & core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=14) xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.xlim((x1_min, x1_max)) plt.ylim((x2_min, x2_max)) plt.grid(True) plt.title('$\epsilon$ = %.1f m = %d，聚类簇数目：%d' % (eps, min_samples, n_clusters), fontsize=16) plt.subplot(3,3,7) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=cm, edgecolors='none') plt.xlim((x1_min, x1_max)) plt.ylim((x2_min, x2_max)) plt.title('原始数据，聚类簇数目:%d' % len(np.unique(y))) plt.grid(True) plt.show()

这段代码用于可视化聚类结果。plt.subplot用于创建一个3x3的子图布局。在循环中，对于每个聚类，使用zip函数将类别和颜色一一对应，并将核心样本和非核心样本分别绘制为不同的大小。这里使用了matplotlib库中的plot...

data=xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx') data=data(:,1:2) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin def fuzzy_c_means_clustering(X, n_clusters): # 使用 k-means 算法初始化聚类中心 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters) kmeans.fit(X) centers = kmeans.cluster_centers_ # 调用 fcm 函数进行模糊聚类 u, _, _, _, _, _ = fcm(X, centers, 2, error=1e-5, maxiter=1000) # 找到每个样本所属的聚类 labels = pairwise_distances_argmin(X, centers, axis=1) return u, centers, labels options = [2, 100, 1e-5, 0]; % 运行FCM聚类 [centers,U] = fcm(data, 4, options); % 可视化结果 figure;plot(data(:,1), data(:,2), 'o'); hold on; maxU = max(U); index1 = find(U(1,:) == maxU); index2 = find(U(2,:) == maxU); index3 = find(U(3,:) == maxU); index4 = find(U(4,:) == maxU); line(data(index1,1), data(index1,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'g'); line(data(index2,1), data(index2,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'r'); line(data(index3,1), data(index3,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'b'); line(data(index4,1), data(index4,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'c'); plot(centers(1,1), centers(1,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(2,1), centers(2,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(3,1), centers(3,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(4,1), centers(4,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); disp('聚类中心：') disp(centers) for i = 1:size(centers,1) disp(['第',num2str(i),'个聚类的范围：']) index = find(U(i,:) == maxU); range = [min(data(index,1)), max(data(index,1)), min(data(index,2)), max(data(index,2))]; disp(range) end代码的问题

3. 在第10行，MATLAB 中没有类似于 Python 中的列表解析，应该使用 for 循环来生成 options 列表。 4. 在第11行，应该使用分号来结束语句。 5. 在第12行，缺少分号，导致运行结果会输出在命令行窗口中。 6. 在第...

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要设置Matplotlib中的marker的大小和颜色，你可以使用markersize和markeredgecolor属性。下面是一个示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt....

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join([name[i:i+10] for i in range(0, len(name), 10)])) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo', markersize=10, linewidth=2) ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 怎么可以把折线图标记的蓝色点连成折线

ax.plot(x, y, 'bo-', markersize=10, linewidth=2) 在上述代码中，x轴坐标是从1到总分档数，y轴坐标是各分档销售额的中位数。参数“bo-”代表用蓝色点和线连接各个点，markersize和linewidth分别代表点的大小...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

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解释下面的代码 def show_plot(plot_data, delta, title): labels = ['History', 'True Future', 'Model Prediction'] marker = ['.-', 'rx', 'go'] time_steps = create_time_steps(plot_data[0].shape[0]) if delta: future = delta else: future = 0 plt.title(title) for i, x in enumerate(plot_data): if i: plt.plot(future, plot_data[i], marker[i], markersize=10, label=labels[i]) else: plt.plot(time_steps, plot_data[i].flatten(), marker[i], label=labels[i]) plt.legend() plt.xlim([time_steps[0], (future+5)*2]) plt.xlabel('Time-Step') return plt

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join([name[i:i+10] for i in range(0, len(name), 10)])) median = group['sale'].median() medians.append(median) x = list(range(1, len(medians)+1)) # x轴坐标，从1到总分档数 y = medians # y轴坐标，即各分档销售额的中位数 ax.plot(x, y, 'bo-', markersize=20, linewidth=2) ax.boxplot(boxes, labels=labels,whis=3,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) for box in boxes: box.set(color='#000000', linewidth=2) # 箱体边框 box.set(facecolor='#E1FFFF') # 箱体内部填充颜色 # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 提示'Series' object has no attribute 'set'

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