import matplotlib matplotlib.use('TkAgg')

时间: 2024-04-12 19:24:13 浏览: 296
matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。它提供了丰富的绘图功能,可以创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、饼图等。 在使用matplotlib之前,我们需要先导入它。通常,我们使用以下语句导入matplotlib库: import matplotlib 然后,我们可以使用matplotlib库中的各种函数和方法来创建和定制图表。例如,我们可以使用matplotlib.pyplot模块来创建图表,并使用其函数和方法来设置图表的标题、坐标轴标签、图例等。 另外,代码中的"matplotlib.use('TkAgg')"是用于指定matplotlib使用TkAgg后端进行图形渲染。TkAgg是matplotlib的一个后端,它使用Tkinter库来创建图形窗口并显示图表。
相关问题

import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt代码优化

对于代码优化,可以考虑以下几点来改进import matplotlib的代码: 1. 只导入需要的模块:如果只需要使用matplotlib.pyplot模块,可以只导入该模块,而不是导入整个matplotlib库。这样可以减少内存占用和加载时间。 2. 避免重复导入:在同一个脚本中多次导入同一个模块是没有必要的,可以将导入语句放在脚本的开头,避免重复导入。 3. 使用别名:可以使用别名来简化模块名的使用,例如将matplotlib.pyplot模块重命名为plt,可以减少代码中的字符数量。 优化后的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 在需要使用matplotlib.pyplot模块的地方直接使用plt即可 plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Title') plt.show() ```

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用的Python库,并且设置一些参数,例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中,numpy和pandas库是用于数据处理的常用库,tqdm库是用于显示进度条的库,matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话,这些库都是非常有用的。
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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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