ax1.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=y)

时间: 2023-12-24 11:02:48 浏览: 85
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python绘图实验报告-matplotlab实验报告1.pdf

这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数在二维坐标系上绘制散点图。其中，data[:, 0] 是数据中所有样本的第一个特征，data[:, 1] 是数据中所有样本的第二个特征，c=y 表示按照样本标签 y 对数据点进行颜色编码。具体来说，每个样本的第一个特征对应 x 轴，第二个特征对应 y 轴，样本标签 y 对应颜色。可以通过调整函数的参数来改变绘图效果，比如点的大小、颜色映射等。
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python—-Matplotlib数据可视化基础(学习笔记)

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fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

使用scatter函数绘制散点图，其中x轴被设置为数据的索引，y轴被设置为'MEDV'和'CRIM'。使用legend函数添加图例，使得可以区分'MEDV'和'CRIM'的散点图。最后，使用ylabel和xlabel函数设置横纵坐标的标签，并使用show...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) 然后使用训练好的模型进行预测： python quantity = model.predict...

帮我优化下代码 memfile0 = BytesIO() fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0) # 生成控制图 plt.savefig(memfile0) run0 = table.cell(31, 0).paragraphs[0].add_run() picture0 = run0.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ppk_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, target=target, ax=ax1) # 生成ppk图 plt.savefig(memfile0) run1 = table.cell(32, 0).paragraphs[0].add_run() picture1 = run1.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ixbar_mrbar_plot(mean_data, ax2=ax2) # 生成移动极差控制图 plt.savefig(memfile0) run2 = table.cell(33, 0).paragraphs[0].add_run() picture2 = run2.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) sm.qqplot(mean_data, ax=ax3, fit=True, line="45") # 生成QQ图 plt.savefig(memfile0) run3 = table.cell(34, 0).paragraphs[0].add_run() picture3 = run3.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig4, ax4 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ax4.scatter(mean_data.index, mean_data.values) # 散点图 plt.savefig(memfile0) run4 = table.cell(35, 0).paragraphs[0].add_run() picture4 = run4.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() #

fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9可以尝试用以下方式进行代码优化： 1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义，使代码更易读： memfile0 = BytesIO() fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ...

import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}！'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成！') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列，将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行，4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

例如，如果你想要将视角调整为从正上方俯视，可以将 elev 设为 90，azim 设为 0。代码示例如下： python ax.view_init(elev=90, azim=0) 你可以根据自己的需要调整 elev 和 azim 的值，以得到合适...

# 加载数据 df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index() # 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('上一年比本年倍数') # 设置 y 轴刻度的范围和步长 plt.yticks(np.arange(0, max(df['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() 和df1= data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big.reset_index() fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df1.index, df1['上一年比本年倍数'], c='orange', cmap='Oranges', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('倍数') plt.yticks(np.arange(0, max(df1['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() 现在是2个分开的散点图怎么合并成一个

ax1.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) ax1.set_ylabel('上一年比本年倍数') ax1.set_yticks(np.arange(0, max(df['上一年比本年倍数'])+20, 20)) # 第二个散点图 ax2...

两个px.scatter如何画在一副plot里

fig1 = px.scatter(data1, x='x', y='y', title='Scatter 1') # 创建第二个scatter数据 data2 = {'x': [9, 10, 11, 12], 'y': [13, 14, 15, 16]} fig2 = px.scatter(data2, x='x', y='y', title='Scatter 2') # ...
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scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) 这个函数接受多个参数，其中x和...
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介绍一下matlab中的scatter函数

这个函数的基本语法是scatter(xdata, ydata, markerstyle, markerfacecolor, ...)，其中xdata和ydata是你想要表示的两个变量的值，markerstyle定义了点的形状（如'.'代表圆点，'*'代表星形），而markerfacecolor则...

定义两个列表x=[1,2,3,4]和y=[5,4,3,2]，分别画出以列表x为横轴坐标，列表y为纵轴坐标的折线图（线条宽度为2，以点划线绘制）、柱状图、水平柱状图、堆积柱状图、箱线图、散点图（点以星号*标记）。各子图在画布上分成三行两列绘制。

### 回答1： 我可以给你画出来。折线图：线条宽度为2，以点划线绘制。柱状图：柱状图的每个点的高度与其对应的y值相等。水平柱状图：每个点的宽度与其对应的y值相等。堆积柱状图：每个点的高度与其对应的x+y值相等...

读取名为 data.csv 的数据文件，并使用 matplotlib 画出该数据的散点图和折线图，要求用子图绘制，如下图所示

ax1.scatter(data['x'], data['y'], color='r') ax1.set_title('Scatter Plot') # 绘制折线图 ax2.plot(data['x'], data['y'], color='b') ax2.set_title('Line Plot') # 显示图形 plt.show() 散点图和折线图...

编写基于 3σ 原则的异常值检验函数，并利用函数检测出“花萼宽度”中的 异常数据，打印其数量和值；并在同一张图中展示数据的直方图和核密度图 （提示：secondary_y）。

plt.scatter([outlier], [0], marker="x", color="red") plt.show() 这个函数会找到落在3σ范围之外的数据点，认为它们是异常值。然后，它会创建一个直方图显示原始分布，以及一个核密度估计图，其中异常值用...

csv数据绘图，两个y变量

ax1.scatter(data['X'], data['Y1'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) # 绘制线图 ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('Y2', color=color) ax2.plot(data['X'], data...

导入自制成绩表，绘制柱形图（三组），x轴刻度标签为姓名，使用三种不同方法为三组柱形分别设置颜色（不要红色和绿色）。要有图例。 在此图上添加一组散点，大圆圈，散点y轴位置1，针对某一科目成绩做如下标记

scatter = ax1.scatter(scatter_data['姓名'], scatter_data['特定科目'], s=100, label='特殊标记', c='black') # 黑色散点 # 图例和标记特定科目 plt.legend(handles=[scatter], labels=['特定科目成绩']) plt....

导入自制成绩表，绘制柱形图（三组），x轴刻度标签为姓名，使用三种不同方法为三组柱形分别设置颜色（不要红色和绿色）。要有图例。 在此图上添加一组散点，大圆圈，散点y轴位置1，针对机器学习成绩做如下标记，如果挂科，圆圈填充红色，如果及格，填充绿色

plt.scatter(ml_df['Name'], scatter_y, c=[circle_colors[grade == '挂科'] for grade in ml_df['Grade']], marker='o', s=100) # 设置图例 leg1 = ax1.get_legend() leg2 = ax2.get_legend() leg3 = ax3.get_...

1.根据VADeaths数据集，绘制城镇居民与农村居民死亡人数占比情况的饼图，添加标题及图例说明。 2.将第1题的结果保存为PNG文件格式，并存储到当前工作目录下。 3.在同一画布上绘制iris数据集的两两属性之间的散点图。

colors = {0: 'blue', 1: 'green', 2: 'red'} # 鸢尾的不同颜色标记 fig2, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) for i, (ax, species_i) in enumerate(zip(axs, [0, 1])): ax.scatter(data[species == ...

在Matlab中如何绘制带有双Y轴的图形，并对曲线进行叠加分析？请提供示例代码。

x = 1:10; y1 = 10.^rand(1,10); % 对数数据 y2 = rand(1,10); % 线性数据 % 创建双Y轴图形 [AX, H1, H2] = plotyy(x, y1, x, y2, 'plot'); % 获取坐标轴句柄 ax1 = AX(1); % 线性坐标轴 ax2 = AX(2); % ...

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