linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dotted')

时间: 2024-10-22 12:23:24 浏览: 21
`linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dotted')` 这行代码是在使用 ECharts(一个常用的 JavaScript 数据可视化库)时设置线条样式选项的一个示例。在这里,`opts.LineStyleOpts` 是一个对象,代表了线型风格。`type_='dotted'` 表明选择了虚线样式 (`dotted`),这意味着绘制出来的线条将会是点状的,而不是实线或者其他样式。 当你将这个选项传递给图表的 `xAxis`、`yAxis` 或者其他需要线型的图形组件如折线图 (`line`) 的 `lines` 属性时,它会改变该线条的显示效果。例如: ```javascript chart.setOption({ xAxis: { data: ..., lineStyle: linestyle_opts // 将刚才定义的虚线样式应用到X轴线上 }, series: [ { type: 'line', data: ..., lineStyle: linestyle_opts // 或者直接应用到series的线条上 } ] }); ```
相关问题

bar.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts( splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dotted'))))

这段代码是用于设置图表全局配置中 y 轴的选项,其中包括分割线的选项设置,具体解释如下: - `bar`:变量名,表示柱状图实例对象; - `set_global_opts`:方法名,用于设置图表全局配置; - `yaxis_opts`:参数名,表示 y 轴的选项; - `opts.AxisOpts`:类名,表示轴线选项的配置。`AxisOpts` 的实例对象可以设置轴线的名称、类型、刻度、标签、位置、样式等; - `splitline_opts`:参数名,表示分割线的选项; - `opts.SplitLineOpts`:类名,表示分割线的配置。`SplitLineOpts` 的实例对象可以设置分割线的类型、颜色、宽度、透明度、样式等; - `is_show`:参数名,表示是否显示分割线; - `linestyle_opts`:参数名,表示线条样式的选项; - `opts.LineStyleOpts`:类名,表示线条样式的配置。`LineStyleOpts` 的实例对象可以设置线条的类型、颜色、宽度、透明度等; - `type_`:参数名,表示线条类型,这里设置为 `dotted`,表示虚线。 以上代码是在柱状图中设置 y 轴的分割线为虚线,可以根据具体需求进行修改。

chart.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts( is_scale=True, axislabel_opts={"rotate":'90'}, splitline_opts=opts.SplitLineOpts( is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts( type_='dashed')) ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( is_scale=True, name='', type_="value", splitline_opts=opts.SplitLineOpts( is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts( type_='dashed')) ), title_opts=opts.TitleOpts( title=desc, subtitle='👇👇👇', pos_left=title_pos[0], pos_top=title_pos[1], title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( color='#00BFFF', font_size=16) ), )

这段代码是对一个图表进行全局配置的设置。其中,`chart`是一个图表对象。`set_global_opts`是该对象的一个方法,用于设置图表的全局配置。具体来说,该方法接受一个字典参数,包含了x轴、y轴、标题等方面的配置信息。比如,`xaxis_opts`指定了x轴的配置信息,包括是否按比例尺显示、标签旋转角度、分割线是否显示以及分割线的样式等。`yaxis_opts`指定了y轴的配置信息,包括是否按比例尺显示、轴名称、轴类型、分割线是否显示以及分割线的样式等。`title_opts`指定了标题的配置信息,包括标题文本、副标题文本、标题位置、标题样式等。这些设置可以根据具体的需求进行调整。
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给出各拟合曲线的误差MSE:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score from sklearn.feature_selection import SelectFromModel import pandas as pd import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix #1、数据输入 df_table_all = pd.read_csv(r"D:\trainafter.csv",index_col=0) #2、目标和特征区分 X = df_table_all.drop(["Y"],axis=1).values Y = np.array(df_table_all["Y"]) #3、按比例切割数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) #4、样本平衡, st= SMOTETomek() X_train_st,Y_train_st = st.fit_resample(X_train,Y_train) #4、特征选择: #创建特征选择模型 sfm = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear")) #训练特征选择模型 sfm.fit(X_train,Y_train) #讲数据转换,剩下重要的特征 X_train_tiny = sfm.transform(X_train) X_test_tiny = sfm.transform(X_test) #5、创建模型 model = LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear") model.fit(X_train_st_tiny,Y_train_st) #6、预测 y_pred = model.predict_proba(X_test_st_tiny) y_cate = model.predict(X_test_st_tiny) c=confusion_matrix(Y_test,y_cate) print(c) def report_auc(y_true,y_prob,title,out_name="",lw=2): fpr,tpr,_=roc_curve(y_true,y_prob,pos_label=1) print(fpr) print(tpr) plt.figure() plt.plot(fpr,tpr,color="darkorange",lw=lw,lable="ROC curve") plt.plot([0,1],[0,1],color="yellow",lw=lw,linestyle="--") plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1.05]) plt.title(title) plt.legend(loc='lower right') plt.show(0) plt.savefig(r"d:\LR"+out_name,dpi=800) plt.close("all") report_auc(Y_test,y_pred[:,1],"Logistic with L1 panetly",'LG')

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