plt.plot() set_data

时间: 2023-09-15 17:21:01 浏览: 60
The `plt.plot()` function in Matplotlib is used to create a line plot or scatter plot. The `set_data()` method is used to set the data for the line or scatter plot. For example, to create a line plot with x and y data and set the data using `set_data()`, you can use the following code: ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(x, y) # Set new data for line plot x_new = [1, 2, 3, 4, 5] y_new = [1, 3, 5, 7, 9] line.set_data(x_new, y_new) plt.show() ``` This will create a line plot with the original x and y data, and then set new data for the line plot using `set_data()` with `x_new` and `y_new`. Similarly, you can use `set_data()` to set the data for a scatter plot. Here's an example: ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] fig, ax = plt.subplots() scatter = ax.scatter(x, y) # Set new data for scatter plot x_new = [1, 2, 3, 4, 5] y_new = [1, 3, 5, 7, 9] scatter.set_offsets(list(zip(x_new, y_new))) plt.show() ``` This will create a scatter plot with the original x and y data, and then set new data for the scatter plot using `set_offsets()` with `x_new` and `y_new`.

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=109, activation='linear')) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何用返回序列修改这段程序

#定义绘制K线图的函数 def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None): # 设置绘图参数,主要是坐标轴 mondays = WeekdayLocator(MONDAY) alldays = DayLocator() dayFormatter = DateFormatter('%d') fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(bottom=0.2) if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'): weekFormatter = DateFormatter('%b %d') ax.xaxis.set_major_locator(mondays) ax.xaxis.set_minor_locator(alldays) else: weekFormatter = DateFormatter('%b %d, %Y') ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter) ax.grid(True) # 创建K线图 stock_array = np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']]) stock_array[:,0] = date2num(stock_array[:,0]) candlestick_ohlc(ax, stock_array, colorup = "red", colordown="green", width=0.6) plt.title('厦门象屿', fontsize='9') # 可同时绘制其他折线图 if otherseries is not None: for each in otherseries: plt.plot(stock_data[each], label=each) plt.legend() ax.xaxis_date() ax.autoscale_view() plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right') plt.savefig(f'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/k线图a4.jpg') plt.show() stock_data.index.name='date' #日期为索引列 #对股票数据的列名重新命名 stock_data=stock_data[['open','high','low','close','chengjiaoe','zongshizhi','huanshoulv','shiyinglv','shijinglv']] data=stock_data.loc['2022-11-03':'2022-12-14'] #获取某个时间段内的时间序列数据 pandas_candlestick_ohlc(data)修改代码,使横坐标刻度小点

在下面代码中修改添加一个可视化图,用来画出r经过t_sne之后前15行和15到30行数据的可视化图。import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型,使用不同数量的训练数据(5000,10000,15000,…,60000,公差=5000的等差数列),绘制训练集和测试集准确率(纵轴)关于训练数据大小(横轴)的曲线

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