解释这行代码plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='Sample data', linewidth=2)

时间: 2024-01-11 07:02:54 浏览: 180
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python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

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这行代码使用了 matplotlib 库来创建一个新的图形对象，并设置其尺寸为 8x6 英寸。 接下来，代码调用 scatter 函数来绘制散点图。参数 Xi 和 Yi 分别是数据点的 x 坐标和 y 坐标。color 参数设置散点的颜色为红色，label 参数设置散点图的图例标签为 "Sample data"，linewidth 参数设置散点的边界线宽度为 2。 这行代码的目的是在新创建的图形对象中绘制一个散点图，以可视化样本数据。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图...fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(221) ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #

解释下这段代码plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks(rotation=40) plt.scatter(info['地区'].head(20),info['死亡人数'].head(20)) plt.title("前二十地区死亡人数散点图", fontsize=14) plt.show()

- plt.figure(figsize=(10, 10))：创建一个大小为 10x10 的绘图窗口，用于展示后面的散点图。 - plt.xticks(rotation=40)：旋转 x 轴刻度标签 40 度，使其更易于阅读。 - plt.scatter(info['地区'].head(20),...

plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133

根据提供的代码，plt.figure(figsize=(9, 3))创建了一个大小为9x3的图形窗口。接下来，plt.subplot(131)创建了一个1行3列的子图网格，并选择了第一个子图。然后，plt.bar(names, values)在第一个子图中创建了一个...

解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

这段代码的作用是可视化一个数据集，其中包括一个散点图和一条回归线。其中figsize是设置图的大小，dpi是设置图的分辨率，plt.scatter是画散点图，plt.plot是画回归线，plt.show是展示图形。

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

然后，plt.figure(figsize = (80,80)) 创建了一个新的画布，并设置画布大小为 80 x 80 英寸。 接下来，faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') 用于绘制散点图，其中 faisal 是数据集，job_title ...

解释plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

其中plt.figure(figsize=(4, 3))是设置绘图窗口的大小为4*3，plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red')是绘制直方图，train_set_y是数据集，.T是转置操作，edgecolor='red'是设置边框颜色为红色。plt.xlabel("Class...

plt.figure(figsize=(8, 8))

这段代码是用来创建一个大小为 8x8 英寸的画布（figure），可以用来绘制图形或图表。在使用 matplotlib 库时，一般需要先创建一个画布，然后在画布上添加一个或多个子图（subplot）并进行绘制。例如，下面可以用 ...

解释plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) plt.show()

具体来说，plt.figure(figsize=(10, 8)) 表示创建一个画布（figure），并设置画布的大小为10x8英寸。plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) 表示在画布上绘制散点图，X_resampled[:, 0]...

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

其中，plt.figure(figsize=(8, 4)) 指定图像的大小为 8x4，plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') 和 plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') 分别绘制训练集和测试集的损失...

# 绘制训练集真实值和预测值 trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值 testPredictPlot = np.empty_like(data.values) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(testPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show()改写这段代码，使得训练集和测试集被分别绘制在两张图上

plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt...

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') plt.title(col) j += 1 k = 11 for col in col1: ax = plt.subplot(4,5,k) ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan') ...

fig = plt.figure(figsize=(8,6)) plt.scatter(df[df['labels']==slow]['aveSpeed'], df[df['labels']==slow]['stopNum'], label='缓行', color='darkorange') plt.scatter(df[df['labels']==clear]['aveSpeed'], df[df['labels']==clear]['stopNum'], label='畅通', color='darkgreen') plt.scatter(df[df['labels']==congested]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='拥堵', color='darkblue') plt.scatter(df[df['labels']==fast]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='较快', color='darkred') plt.tick_params(labelsize=18) plt.xlabel('速度',fontsize=20) plt.ylabel('停车次数',fontsize=20) plt.legend(fontsize=18, loc='upper right') plt.savefig('k-means.png')

fig = plt.figure(figsize=(8,6)) plt.scatter(df[df['labels']==slow]['aveSpeed'], df[df['labels']==slow]['stopNum'], label='缓行', color='darkorange') plt.scatter(df[df['labels']==clear]['aveSpeed'], df...

fig = plt.figure(figsize=(20,5)) fig1 = plt.subplot(131) plt.scatter(data.loc[:,'面积'],data.loc[:,'价格']) plt.title('Price VS Size')

这段代码使用了matplotlib库来绘制散点图，其中fig = plt.figure(figsize=(20,5)) 创建了一个大小为20x5的画布对象，fig1 = plt.subplot(131) 创建了一个大小为1x3的子图对象，并将其作为第一个子图进行绘制。...

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

plt.figure(figsize=(18, 10)) sns.kdeplot(predict_valid, color='red', label='Predict Price') sns.kdeplot(valid_Y, color='blue', label='True Price') plt.title('True Price VS Predict Price (Distribution)', size=18) plt.legend() plt.show()

另外，plt.figure()用于创建一个新的图形窗口，figsize参数指定了图形窗口的大小。sns.kdeplot()用于绘制核密度曲线，color参数指定了曲线的颜色，label参数指定了曲线的标签。plt.title()用于设置图形的标题，plt....

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中，其中第一个参数1表示行数，第二个参数2表示列数，第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形，第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要...

优化这段代码col1=[ 'policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', \ 'incident_state', 'auto_make'] plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=9 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) # 调整图间距 plt.show()

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(20, 10)) axes = axes.flatten() for i, col in enumerate(col1): axes[i].scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') axes[i].set_title(col) ...

dtr =tree.DecisionTreeRegressor(criterion = 'mae',max_depth = 5) dtr.fit(Xteain,Ytrain) pred = dtr.predict(Xtest) fig = plt.figure(figsize=(15.6,7.2)) ax = fig.add_subplot(111) s1 = ax.scatter(range(len(pred)),pred,facecolors="red",label='预测') s2 = ax.scatter(range(len(Ytest))),Ytest,facecolors="blue",label='实际') plt.ylabel('电力负荷',fontsize = 15) plt.xlabel('样本编号',fontsize = 15) plt.legend()哪里错了

fig = plt.figure(figsize=(15.6, 7.2)) ax = fig.add_subplot(111) s1 = ax.scatter(range(len(pred)), pred, facecolors="red", label='预测') s2 = ax.scatter(range(len(Ytest)), Ytest, facecolors="blue", ...

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