df.plot(kind='line',\
​​​​c='red',label='color number')是什么意思

时间: 2023-12-02 14:03:56 浏览: 111
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详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

这是在使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象进行可视化时的一条命令。具体解释如下： - `df`：表示要绘制的 DataFrame 对象。 - `plot`：表示要进行绘图操作。 - `kind='line'`：表示要绘制的图形类型为折线图。 - `c='red'`：表示折线的颜色为红色。 - `label='color number'`：表示图例中折线的标签为 'color number'。 因此，这条命令的作用是绘制一个以 DataFrame 对象为数据源的红色折线图，并在图例中标注为 'color number'。
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data1.Age.plot (kind = 'hist', bins = 9, color = 'steelblue', edgecolor = 'black' , normed = True, label = '直方图'） #绘制核密度图 data1.Age.plot (kind ="kde", color = 'red',label = '核密度图'） #添加×轴和y轴标签 plot.xlabel（'年龄') plot.ylabel（'核密度值') #添加标题 plot.title('Age密度直方图') #显示图例 plot.legend() # 显示图形 这段代码哪里有问题

data1.Age.plot(kind='kde', color='red', label='核密度图') #添加×轴和y轴标签 plot.xlabel('年龄') plot.ylabel('核密度值') #添加标题 plot.title('Age密度直方图') #显示图例 plot.legend() # 显示图形 ...

优化以下代码保证标签被分为两部分，分别在右上角和右下角 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, lines[0], linestyle=line_styles[0], color=line_colors[0], label=f'part A') ax.plot(x, lines[1], linestyle=line_styles[1], color=line_colors[1], label=f'part B') ax.plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') ax.plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') ax.legend(loc='upper right' ) plt.show()

axs[1].plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') axs[1].plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') axs[0].legend(loc='...

优化这段代码，将两个图形合并成一个 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] # 创建第一个坐标轴，画 part A 和 part B fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(x, lines[0], linestyle=line_styles[0], color=line_colors[0], label=f'part A') ax1.plot(x, lines[1], linestyle=line_styles[1], color=line_colors[1], label=f'part B') ax1.legend(loc='upper right') # 创建第二个坐标轴，画 part C 和 part D fig, ax2 = plt.subplots() ax2.plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') ax2.plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') ax2.legend(loc='lower right') plt.show()

ax.plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') ax.plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') ax.legend(loc='upper right'...

x = np.linspace(df.min().min(), df.max().max(), 100) plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt1'], std['Tt1']), color='#6699cc', label='Tt1') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt2'], std['Tt2']), color='#99ccff', label='Tt2') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt3'], std['Tt3']), color='#ffcccc', label='Tt3') df.plot.kde()怎么修改颜色

plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt1'], std['Tt1']), color='red', label='Tt1') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt2'], std['Tt2']), color='#99ccff', label='Tt2') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt3'], std['...
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​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False ********************************* plt.figure(figsize=(16,8)) region.plot() plt.title("地区频率分布",fontsize=20) plt.show() ​

这段代码是用来画地图的，其中： - plt.rcParams['font....- region.plot() 是画出地图的函数，region 是地图的数据。 - plt.title("地区频率分布",fontsize=20) 是给图加上标题。 - plt.show() 是显示图片。

plt.plot(range(12),error_val,label="Cross Validation",color="r"

The label "Cross Validation" is added to the legend of the graph, and the color of the line is set to red. However, this code snippet is incomplete and requires additional code to display the graph. ...

model=MLPRegressor(hidden_layer_sizes=10,max_iter=1000).fit(tr_x,tr_y) model.fit(tr_x, tr_y) ​ # 在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） tr_y_pred = model.predict(tr_x) tr_mape = mape(tr_y_pred, tr_y) ​ # 在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） te_y_pred = model.predict(te_x) te_mape = mape(te_y_pred, te_y) ​ # 绘制训练集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(tr_y, tr_y_pred) plt.plot([tr_y.min(), tr_y.max()], [tr_y.min(), tr_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('MLPRegressor- Training Set') plt.legend() plt.show() ​ # 绘制测试集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(te_y, te_y_pred) plt.plot([te_y.min(), te_y.max()], [te_y.min(), te_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('MLPRegressor - Test Set') plt.legend() plt.show()。这是什么模型

这是一个多层感知器（MLP）回归模型。MLP是一种前馈神经网络，由至少三层节点组成，包括一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。在这个例子中，MLPRegressor是使用scikit-learn库中的一个类，它实现了MLP回归...

一个常用的股票价格变化数学模型可以用以下差分方程表示： x n ​ =x n−1 ​ +Δtμx n−1 ​ +σx n−1 ​ Δt ​  r n−1 ​ (1) 其中 x n ​ 是 t n ​ 时刻的股票价格，Δt 是两个时间之间的间隔（Δt＝t n ​ －t n－1 ​ ），μ 是股票价格的增长率，σ 是股票价格的波动率，r 0 ​ ,...,r n－1 ​ 是正态分布的随机数（均值为 0，标准差为单位标准差）。股票的初始价格 x 0 ​ 和μ,σ,Δt 都作为输入数据。 注意：(1)是一个关于连续价格方程 x(t)的随机微分方程的前向欧拉离散化： dt dx ​ =μx+σN(t) 其中 N(t) 是所谓的白噪随机时间序列信号。这样的方程在股票价格的模拟中占有中心地位。请你用 Python 实现(1)。假设 n＝0, …, N（N＝5000步），时间 T＝180 天，步长 Δt＝T/N。 请根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成函数编写，通过随机游走模拟股票价格，并绘图。 ∙simulate(p0,mu,sigma,T,N)： 参数 p0,mu,sigma 分别对应公式(1)中的x 0 ​ ,μ,σ,T 表示模拟时间(单位为天数)， N 表示模拟步数（此时，公式(1)中步长Δt＝T/N）；函数返回0..N步内（含N）, 每一步股票价格构成的向量； ∙draw_picture(prices)： 绘制股票价格变化趋势图，并保存图片。 要求： 横轴为模拟步数，坐标轴范围为[-100,5200]；纵轴为股票价格，坐标轴范围为[8,29]； 图片大小设为 8*4 (单位为 inch)；

ax.plot(prices) ax.set_xlim([-100, 5200]) ax.set_ylim([8, 29]) ax.set_xlabel('Step') ax.set_ylabel('Stock Price') ax.set_title('Stock Price Simulation') plt.savefig('stock_price.png') 使用...

编程要求 一个常用的股票价格变化数学模型可以用以下差分方程表示： x n ​ =x n−1 ​ +Δtμx n−1 ​ +σx n−1 ​ Δt ​  r n−1 ​ (1) 其中 x n ​ 是 t n ​ 时刻的股票价格，Δt 是两个时间之间的间隔（Δt＝t n ​ －t n－1 ​ ），μ 是股票价格的增长率，σ 是股票价格的波动率，r 0 ​ ,...,r n－1 ​ 是正态分布的随机数（均值为 0，标准差为单位标准差）。股票的初始价格 x 0 ​ 和μ,σ,Δt 都作为输入数据。 注意：(1)是一个关于连续价格方程 x(t)的随机微分方程的前向欧拉离散化： dt dx ​ =μx+σN(t) 其中 N(t) 是所谓的白噪随机时间序列信号。这样的方程在股票价格的模拟中占有中心地位。请你用 Python 实现(1)。假设 n＝0, …, N（N＝5000步），时间 T＝180 天，步长 Δt＝T/N。 请根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成函数编写，通过随机游走模拟股票价格，并绘图。 ∙simulate(p0,mu,sigma,T,N)： 参数 p0,mu,sigma 分别对应公式(1)中的x 0 ​ ,μ,σ,T 表示模拟时间(单位为天数)， N 表示模拟步数（此时，公式(1)中步长Δt＝T/N）；函数返回0..N步内（含N）, 每一步股票价格构成的向量； ∙draw_picture(prices)： 绘制股票价格变化趋势图，并保存图片。 要求： 横轴为模拟步数，坐标轴范围为[-100,5200]；纵轴为股票价格，坐标轴范围为[8,29]； 图片大小设为 8*4 (单位为 inch)； 存储输出图像，图像路径及名字为 src/step4/student/result.png。

plt.plot(np.arange(len(prices)), prices) plt.xlim(-100,5200) plt.ylim(8,29) plt.savefig('src/step4/student/result.png') if __name__ == '__main__': p0 = 10 mu = 0.1 sigma = 0.2 T = 180 N = ...
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