matplotlib.pyplot.reshape
时间: 2023-10-16 07:12:21 浏览: 42
`matplotlib.pyplot.reshape`这个函数在Matplotlib中并不存在,我猜测您可能想问的是NumPy中的`numpy.reshape`函数。
`numpy.reshape`函数可以将数组重塑为不同的形状,例如从一维数组变为二维数组,或者从二维数组变为三维数组等等。该函数的语法如下:
```python
numpy.reshape(a, newshape, order='C')
```
其中,`a`是要重塑的数组,`newshape`是新的形状,可以表示为一个元组。`order`参数表示按照什么样的顺序重新排列数据,可以是`'C'`(C语言风格,即按行展开)、`'F'`(Fortran风格,即按列展开)或`'A'`(自动选择)。
下面是一个简单示例:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
这里将一维数组a重塑为了一个二维数组b,形状为`(2, 3)`。
相关问题
df = px.data.iris() fig = px.density_contour(train_public, x="early_return_amount", y="total_loan") fig.show() 在不使用plotly库的前提下,将此段代码改为pandas和matplotlib.pyplot库下的代码
可以使用以下代码将px.density_contour()的图形转换为matplotlib.pyplot库绘制的等高线图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde
# 将px.data.iris()转换为pandas的数据框
iris_df = pd.DataFrame(px.data.iris())
# 计算密度估计
k = kde.gaussian_kde(train_public[["early_return_amount", "total_loan"]].T)
nbins = 100
xi, yi = np.mgrid[train_public["early_return_amount"].min():train_public["early_return_amount"].max():nbins*1j, train_public["total_loan"].min():train_public["total_loan"].max():nbins*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))
# 绘制等高线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.contour(xi, yi, zi.reshape(xi.shape))
ax.set_xlabel('early_return_amount')
ax.set_ylabel('total_loan')
plt.show()
```
需要注意的是,这里只是将图形转换为了等高线图,实际应用中需要根据具体需求选择合适的可视化方法,并进行相应的数据处理和可视化。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform( -3,3, size=100) x = np.reshape(-1,1) y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100) plt.scatter(x,y) plt.show
这段代码是在生成一组随机数据,并画出散点图。具体解释如下:
1. `import numpy as np`:导入numpy库,并给库起一个别名 np。
2. `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库中的绘图模块,并给模块起一个别名 plt。
3. `x = np.random.uniform( -3,3, size=100)`:在区间 [-3, 3] 中随机生成100个数,并将这些数存储在数组 x 中。
4. `x = np.reshape(-1,1)`:将数组 x 的形状改为 (100, 1)。
5. `y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100)`:根据一定的数学公式计算 y 值,并加入一些随机噪声。
6. `plt.scatter(x,y)`:用散点图的方式将数组 x 和 y 绘制出来。
7. `plt.show()`:显示图形。
这段代码的作用是生成一个二次函数的随机数据,并将这些数据用散点图的形式显示出来。
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