首页fig = plt.figure() res = stats.probplot(train[‘SalePrice’], plot=plt) plt.show()

fig = plt.figure() res = stats.probplot(train[‘SalePrice’], plot=plt) plt.show()

时间: 2023-06-09 19:04:53 浏览: 102

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对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(221) ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #

这似乎是一个 Python 代码段，用于绘制训练数据集的“SalePrice”变量的概率图。该图表将数据的分布与正态分布进行比较，以帮助确定数据是否服从正态分布。这可以在数据预处理和统计分析中使用。有没有其他问题需要我回答？

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excelFile = 'brownian.csv' #读取数据，指定日期列为指标，Pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 data = pd.read_csv(excelFile) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax1) plt.tick_params(labelsize=17) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax2) plt.tick_params(labelsize=17) plt.show() exit()

这段代码是用来读取名为'brownian.csv'的Excel文件中的数据，并使用Pandas库将日期列识别为Datetime格式。然后，它使用StatsModels库中的函数来绘制自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）图。最后，通过Matplotlib库...

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 Axes3D 类来绘制 3D 图形。首先创建了一个空白的 ...最后使用 plt.show() 函数将绘制的图形显示出来。这段代码的作用是可视化一个三维曲面，以便更直观地观察数据的分布情况。

fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3D') surf=ax.plot_surface(w,b,l_sum/3,camp=cm.coolwarm) fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=10) plt.ylabel('b') plt.xlabel('w') plt.title('cost value') plt.show()

这是一个使用Matplotlib库和Numpy库绘制3D图形的代码。具体来说，这个代码创建了一个名为fig的Figure对象，然后在其上添加了一个名为ax的3D子图。接着，代码使用ax对象的plot_...最后，使用plt.show()方法显示了图形。

fig = plt.figure()

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() 这段代码创建了一个 1x1 的子图，然后在该子图上绘制了一条直线。最后调用 plt.show() 将图形显示出来。

fig=plt.figure() ax=fig.gca(projection='3d') ax.plot_trisurf(x,y,z,cmap=cm.jet,linewidth=0.3) 详细解释

这段代码使用了 Matplotlib 库来创建一个三维图形。首先，我们创建了一个名为 fig 的图形对象。然后，通过调用 fig.gca(projection='3d')，我们获取一个三维坐标轴...最后，通过调用 plt.show() 函数来显示图形。

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

这段代码的作用是对"data"数据框的每个列进行数据可视化。首先，通过"data.columns.tolist()"将...然后使用"plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)"将图形保存为名为"Scatter plot.jpg"的文件，分辨率为256 dpi。

优化这个代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(num=1,figsize=(10,8)) x=np.linspace(-3,3,1000) y=np.sin(np.pi*x,) ax=plt.gca() ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g') plt.plot(x,y,color='g') plt.show()

这段代码已经很简洁了...另外，可以考虑使用更简洁的语法来绘制图形，比如使用plt.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g')和plt.plot(x,y,color='g')来代替ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g')和plt.gca()。

fig = plt.figure(figsize=(15,5)) plt.plot(lables_pre) lables_pre.shape什么意思

这段代码中，"fig = plt.figure(figsize=(15,5))" 是用来创建一个大小为 15 x 5 的图像窗口的。而 "plt.plot(lables_pre)" 则是用来在这个窗口中绘制数据的，这里绘制的数据是 lables_pre。具体来说，plt.plot() ...

import matplotlib.pyplot as plt #【错误行】包含绘图模块 fig= plt.figure() #创建一个空白画布 ax1=fig.plot(1,1,1) #【错误行】添加一个子图 plt.show() #显示图表

2. 绘图函数应该使用 plt.subplot(1, 1, 1) 而不是 fig.plot(1, 1, 1)。修改后的代码如下： python import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块 fig = plt.figure() #创建一个空白画布 ax1 = plt.subplot...

解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

这段代码的作用是可视化一个数据集，其中包括一个散点图和一条回归线。其中figsize是设置图的大小，dpi是设置图的分辨率，plt.scatter是画散点图，plt.plot是画回归线，plt.show是展示图形。

fig_size = (10, 5) fig = plt.figure(figsize=fig_size) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) points1=df.loc[:,['LON','LAT']].values plt.plot(points1[:,0], points1[:,1], 'o', markersize = 5) ax.grid() plt.tick_params(labelsize=23) plt.show()

这段代码用于将数据可视化。首先定义了一个图像大小为(10, 5)的图像，然后...最后，通过ax.grid()函数添加网格线，通过plt.tick_params(labelsize=23)函数调整坐标轴标签的字体大小，最终通过plt.show()函数显示图像。

fig = plt.figure(figsize=[5,5],dpi=300) h=plt.hist2d(df['下行用户平均速率(Mbit/s)'], df['下行PRB平均利用率(%)'], bins=40,cmap=plt.cm.Spectral_r,cmin =1) ax=plt.gca() ax.set_xlabel('下行用户平均速率(Mbit/s)') ax.set_ylabel('下行PRB平均利用率(%)') cbar=plt.colorbar(h[3]) cbar.set_label('count') # Display the plot plt.tight_layout() plt.savefig('./bin-plot1.tiff', dpi=600, bbox_inches = 'tight', facecolor='w') plt.show() 这段代码是什么意思

layout()调整子图布局以避免重叠，并使用plt.savefig()保存图形为tiff格式的文件，dpi参数指定了图形的分辨率，bbox_inches参数指定了要保存的部分，facecolor参数指定了图形的背景色，最后使用plt.show()显示...

import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.add_subplot(2,2,2) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])

其中，fig.add_subplot(2,2,1)表示在2行2列的画布中创建第1个子图，ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])表示在第1个子图中绘制一条由给定点构成的折线。需要注意的是，由于没有给定x轴坐标，所以默认使用数据点的下标作为x...

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fig = plt.figure() res = stats.probplot(train[‘SalePrice’], plot=plt) #默认检测是正态分布 plt.show()

fig = plt.figure ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

fig=plt.figure

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3D') surf=ax.plot_surface(w,b,l_sum/3,camp=cm.coolwarm) fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=10) plt.ylabel('b') plt.xlabel('w') plt.title('cost value') plt.show()

fig = plt.figure()

fig=plt.figure() ax=fig.gca(projection='3d') ax.plot_trisurf(x,y,z,cmap=cm.jet,linewidth=0.3) 详细解释

优化这个代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(num=1,figsize=(10,8)) x=np.linspace(-3,3,1000) y=np.sin(np.pi*x,) ax=plt.gca() ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g') plt.plot(x,y,color='g') plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt #【错误行】 包含绘图模块 fig= plt.figure() #创建一个空白画布 ax1=fig.plot(1,1,1) #【错误行】 添加一个子图 plt.show() #显示图表

解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

fig_size = (10, 5) fig = plt.figure(figsize=fig_size) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) points1=df.loc[:,['LON','LAT']].values plt.plot(points1[:,0], points1[:,1], 'o', markersize = 5) ax.grid() plt.tick_params(labelsize=23) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.add_subplot(2,2,2) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])

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