from plotly.subplots import make_subplots的含义

时间: 2023-12-13 09:05:04 浏览: 130
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

`plotly.subplots` 是 `plotly` 库中的一个模块，提供了一种更加灵活的方式来创建 subplot，即在同一画布上绘制多个子图。它的主要作用是让用户可以自由地组合不同类型的图表，并且可以方便地进行布局、设置图表大小等操作。 `make_subplots` 是 `plotly.subplots` 模块中的一个函数，它可以创建一个 subplot 布局，并且返回一个 `Subplot` 对象。该函数可以接受多个参数，用于指定子图的行数、列数、子图类型、标题和轴标签等信息。使用 `make_subplots` 函数创建的 `Subplot` 对象可以用于绘制多种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图等。
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接着，我们可以利用subplots函数创建子图，将线型图和柱状图同时展示在一个图上。 线型图通常用于表示数据随时间的变化趋势，而柱状图则适用于比较不同类别的数量或频率。结合这两种图，我们可以清楚地看到整体...

#价格热力图 import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots这段代码的三个bag错在哪里

2. 在导入 make_subplots 时，应该从 plotly.subplots 中导入，而不是 plotly.tools。 3. 在导入 plotly.graph_objs 时，应该将其重命名为 go，否则在代码中需要频繁使用 plotly.graph_objs 会显得冗长...

from sklearn.datasets import make_circles from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.

from sklearn.datasets import make_circles, make_moons import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 X_circles, y_circles = make_circles(n_samples=100, noise=0.1) X_moons, y_moons = make_moons(n_samples=...

优化import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1)) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.gray() # 绘制第一个子图 plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) ，使能控制压缩率

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(im, cmap=plt.cm.gray) ax[0].set_title('Original image') ax[1].imshow(im2, cmap=plt.cm.gray) ax[1].set_title...

import csv chinese=[] number=[] with open('./数据1.csv', 'r', encoding='gbk') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # print(row) # 第一竖列中文 chinese.append(row[0][0:3]) # 第二竖列去掉最后一个符号万 number.append(row[1][:-1]) print(chinese[1:]) print(number[1:]) #显示出来排名前20的品牌和价格 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import matplotlib sorted_list = sorted(number[1:], reverse=True) top_10 = sorted_list[:20] top_10_indices = [number.index(num) for num in top_10[:20]] print(top_10) print(top_10_indices) result = [chinese[i] for i in top_10_indices] print(result) # 画折线图 font = {'family': 'SimHei', "size": 24} matplotlib.rc('font', **font) plt.plot(result, top_10) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() # 画柱状图 plt.bar(result, top_10,width=0.5) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() def generate_wordcloud(text): # 生成词云对象 wc = WordCloud( font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体 background_color='white', # 设置背景颜色 max_words=200, # 设置最大显示的单词数量 max_font_size=100 # 设置最大的字体大小 ) # 生成词云 wc.generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 将列表转换为字符串 text = ' '.join(result) # 生成词云 generate_wordcloud(text) #价格热力图 import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建子图 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 添加热力图 fig.add_trace(go.Heatmap(z=[top_10], x=result, y=['']), row=1, col=1) # 更新布局 fig.update_layout(title='价格热力图', xaxis_title='价格', yaxis_title='') # 保存为html文件 fig.write_html('./热力图.html')这里的三个错误怎么改正

from plotly.subplots import make_subplots chinese = [] number = [] with open('./数据1.csv', 'r', encoding='gbk') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: chinese.append(row[0][0:3]) ...

from plotly.graph_objs import Barfrom plotly import offline中如何修改内置样式

from plotly.subplots import make_subplots # 创建一个子图 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 添加一个 Bar 图 fig.add_trace(go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], name='Bar Chart')) # 修改内置样式 fig....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable disp_x = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_x.csv', delimiter=',') disp_y = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_y.csv', delimiter=',') fig, ax = plt.subplots(figsize=(disp_x.shape[1]/200, disp_x.shape[0]/200)) c = plt.pcolormesh(disp_x + disp_y, vmin=-0.5, vmax=0.5) divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(c, cax=cax) plt.show()

这段代码是用来绘制流场的可视化图像。它首先从csv文件中读取x和y方向上的位移数据，然后使用plt.pcolormesh函数绘制图像。图像的颜色表示位移的大小，颜色范围为-0.5到0.5。最后，通过plt.colorbar函数添加一个颜色...

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

from sklearn.datasets import make_blobs 2. 生成样本数据 batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) # 生成样本数据 X, labels_true = make_blobs(n_samples=...

解释每一行代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() # 随机生成两类高斯分布的数据 from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(100, 2, centers=2, random_state=2, cluster_std=1.5) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='RdBu') ax.set_title('Two dimensional Bayes Model', size=14) xlim = (-8, 8) ylim = (-15, 5) xg = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 60) yg = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 40) xx, yy = np.meshgrid(xg, yg) Xgrid = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T for label, color in enumerate(['red', 'blue']): mask = (y == label) mu, std = X[mask].mean(0), X[mask].std(0) P = np.exp(-0.5 * (Xgrid - mu) ** 2 / std ** 2).prod(1) Pm = np.ma.masked_array(P, P < 0.03) ax.pcolorfast(xg, yg, Pm.reshape(xx.shape), alpha=0.5, cmap=color.title() + 's') ax.contour(xx, yy, P.reshape(xx.shape), levels=[0.01, 0.1, 0.5, 0.9], colors=color, alpha=0.2) ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

- 第五行使用make_blobs函数随机生成了100个二维样本数据，其中centers=2表示生成两类数据，cluster_std=1.5表示每个类别的方差都为1.5。 - 第七行创建了一个图形窗口和一个坐标轴对象ax。 - 第八行使用scatter函数...

帮我解释下下面代码的关键代码 结合代码来解释 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(max_depth = 4, n_estimators = 5, max_features = 1) #训练随机森林 rf.fit(X,y) title = ('RandomForestClassifier') # 设置绘图窗口 fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace = 1, hspace = 1) #前两个特征 X0, X1 = X[:, 0], X[:, 1] #生成测试样本数据 xx, yy = make_meshgrid(X0, X1) #对测试样本进行预测 plot_test_results(ax, rf, xx, yy, cmap = plt.cm.coolwarm, alpha = 0.8) #显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c = y, cmap = plt.cm.coolwarm, s = 20, edgecolors = 'k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

这段代码是使用随机森林算法对数据进行分类，并可视化分类结果。其中的关键代码是： rf = RandomForestClassifier(max_depth = 4, n_estimators = 5, max_features = 1) #训练随机森林 rf.fit(X,y) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测，并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集（只使用前面连个特征） iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

4.使用make_meshgrid函数生成测试样本点的网格，并使用plot_test_results函数对测试样本进行预测，并将分类结果可视化显示在网格上。 5.最后使用scatter函数将训练样本显示在图像上，并设置相关的标题、坐标轴和...

基于模拟数据sklearn.datasets.make_classification 生成4个特征，4个簇的模拟数据集，分别使用KMeans聚类、DBSCAN算法对其进行聚类，生成二维结果图像

from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 然后，我们可以使用 make_classification 函数来生成...

result = df result['price_cut'] = pd.cut(x=result['price'],bins=[0,100,200,300,400,500,600,800,1000,30000], labels=['100以下','100-200','200-300','300-400','400-500','500-600','600-800','800-1k','1K以上'])result2 = df[df['price']>=1000] result2['price_cut'] = pd.cut(x=result['price'],bins=[1000,2000,5000,10000,30000], labels=['1K-2K','2K-5K','5K-1W','1W以上']) result3 = pd.DataFrame((result2['price_cut'].value_counts()/result.shape[0]).round(3))from matplotlib.patches import ConnectionPatch import numpy as np # make figure and assign axis objects fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0) # pie chart parameters ratios = result.groupby('price_cut')['name '].count().values ratios = result.groupby('price_cut')['name '].count().index explode = [0, 0,0,0,0,0,0,0,0.1] # rotate so that first wedge is split by the x-axis angle = -180 * ratios[8] ax1.pie(ratios, autopct='%1.1f%%', startangle=angle, labels=labels, explode=explode,pctdistance=0.85) ax1.set_title('不同价格段的商品占比')现在报错ValueError: could not convert string to float: '100以下'

from matplotlib.patches import ConnectionPatch import numpy as np fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0) ratios = ...

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make_subplots中为每个子图添加标题

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make_subplots中如何改变子图之间的间隔

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![缺失值处理（Missing Value Imputation）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 自动化缺失值处理概览 在数据科学的实践中，数据分析和建模的一个常见挑战是处理含有缺失值的数据集。缺失值不仅会降低数据的质量，而且可能会导致不准
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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。