Python 图线在线的开始点和终止点标上开始和终止的字
时间: 2024-04-17 11:25:39 浏览: 13
可以使用 Matplotlib 库在 Python 中绘制图线,并在开始点和终止点上标注文字。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义起始点和终止点的坐标
start_point = (0, 0)
end_point = (5, 5)
# 绘制图线
plt.plot([start_point[0], end_point[0]], [start_point[1], end_point[1]])
# 在起始点和终止点上标注文字
plt.text(start_point[0], start_point[1], '开始')
plt.text(end_point[0], end_point[1], '终止')
# 显示图形
plt.show()
```
运行以上代码,将会显示一条从起始点到终止点的直线,并在起始点和终止点上标有"开始"和"终止"的文字。你可以根据需要修改起始点和终止点的坐标,以及文字的内容和位置。
相关问题
python 画图线宽
Python中画图的线宽可以使用`linewidth`参数进行设置。例如,在`plot`函数中添加`linewidth=2.0`即可设置线宽为2.0。具体代码如下所示:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
plt.show()
```
上述代码中的`linewidth=2.0`表示线宽为2.0。你也可以根据需要调整线宽的数值。希望对你有所帮助!
Python KNN分类准确率图线
您可以使用 Python 的 scikit-learn 库来实现 KNN 分类,并使用 matplotlib 库来绘制分类准确率图线。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义 K 值范围
k_range = range(1, 31)
# 记录不同 K 值下的准确率
scores = []
for k in k_range:
# 定义 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 记录在测试集上的准确率
scores.append(knn.score(X_test, y_test))
# 绘制分类准确率图线
plt.plot(k_range, scores)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Testing Accuracy')
plt.show()
```
这段代码会使用 Iris 数据集来训练 KNN 分类器,然后记录不同 K 值下的在测试集上的准确率,并绘制分类准确率图线。您可以根据需要修改代码,使用其他数据集来训练 KNN 分类器。