plt.text(2,2,r'$\alpha\beta\pi\lambda\omega $',size=15)
时间: 2023-07-21 08:53:11 浏览: 40
这是一个使用 matplotlib 库中的 text 函数在坐标点 (2,2) 上显示带有数学公式符号的文本的例子。其中 r 表示该字符串为原始字符串,$符号用于标记内部的数学公式。$\alpha、\beta、\pi、\lambda、\omega$ 分别是希腊字母中的几个。size=15 表示该文本的字号为 15。
相关问题
解释这段代码,每一句都要importnumpyasnp x=np.linspace(-2,2,1000) y=np.linspace(-2,3,2000) z=np.zeros((len(y),len(x))) foriinrange(len(x)): forjinrange(len(y)): z[j][i]=x[i]*np.exp(-x[i]**2-y[j]**2) contr=plt.contour(x,y,z) plt.xlabel('$x$') plt.ylabel('$y$') plt.clabel(contr) plt.show()
这段代码的功能是绘制一个三维高斯分布的等高线图。下面是每一句代码的解释:
```python
import numpy as np
```
导入numpy库并重命名为np。
```python
x = np.linspace(-2, 2, 1000)
y = np.linspace(-2, 3, 2000)
```
生成x轴和y轴上的坐标点,分别包含1000个和2000个坐标点,范围分别为-2到2和-2到3。
```python
z = np.zeros((len(y), len(x)))
```
创建一个二维数组,用来存储每个坐标点的高度值,初始值都为0。
```python
for i in range(len(x)):
for j in range(len(y)):
z[j][i] = x[i] * np.exp(-x[i]**2 - y[j]**2)
```
通过高斯分布的公式计算每个坐标点的高度值,并将其保存到二维数组z中。
```python
contr = plt.contour(x, y, z)
```
绘制等高线图并返回一个ContourSet对象,该对象包含等高线的信息。
```python
plt.xlabel('$x$')
plt.ylabel('$y$')
```
设置x轴和y轴的标签。
```python
plt.clabel(contr)
```
给等高线图添加标签。
```python
plt.show()
```
显示绘制出来的图形。
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)
这段代码使用了Matplotlib库来进行数据可视化,主要是绘制了不同特征的系数随着正则化参数alpha的变化趋势。具体解释如下:
- `%matplotlib inline`:在Jupyter Notebook中使用Matplotlib库的命令。
- `plt.rcParams`:配置Matplotlib绘图的参数,如字体、分辨率等。
- `plt.figure(figsize=(9,6))`:创建一个大小为(9, 6)的图形对象。
- `coef['alpha']=coef['alpha']`:将系数数据集中的alpha列赋值给alpha列,因为alpha列可能是索引。
- `for feature in X_train.columns[:-1]:`:循环遍历每个特征列,并进行绘图。
- `plt.plot('alpha',feature,data=coef)`:绘制线条,其中x轴为alpha列,y轴为当前特征列,数据源为coef数据集。
- `ax=plt.gca()`:获取当前的Axes对象。
- `ax.set_xscale('log')`:设置x轴的刻度为对数刻度。
- `plt.legend(loc='upper right')`:添加图例,位置为右上角。
- `plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15)`:设置x轴的标签,使用LaTeX公式格式。
- `plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)`:设置y轴的标签。