plt.plot点的形状

时间: 2023-11-16 11:57:22 浏览: 174
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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plt.plot函数可以通过marker参数来指定点的形状。常见的点形状包括：圆圈（o）、正方形（s）、三角形（^）、十字（+）等等。如果需要空心的点，可以通过设置markeredgecolor参数来指定边框颜色，同时设置markerfacecolor参数为透明色（(0,0,0,0)）来实现。例如，marker='+',表示点的形状为十字。
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plt.plot(x[i], y[i], color='r') # 绘制实心点 plt.scatter(x[i], y[i], color='b') # 绘制空心圆标记 plt.scatter(x[i], y[i], color='', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 显示图形 plt.show() ...

import numpy as np from scipy.fft import fft,fftfreq import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat a=loadmat("ex2_signal1.mat") a=a['signal1'] a=a[0,:] print(a.shape) t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show() b=loadmat("ex2_signal2.mat") b=b['signal2'] b=b[0,:] t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,b) plt.title("21351050102") plt.show() N=len(a) T=1 rate=N/T y1=fft(a) x1=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf1)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() y2=fft(a) x2=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf2)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() m=np.argmax(abs(y1)) y1[abs(y1<y1[m])]=0 plt.plot(x1,y1) plt.title("21351050102") plt.show() a=np.fft.ifft(y1) a=a.real plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show()

10. plt.plot(t,a)：绘制a关于t的折线图。 11. plt.title("21351050102")：设置图像标题为"21351050102"。 12. plt.show()：显示图像。 13. b=loadmat("ex2_signal2.mat")：加载名为"ex2_signal2.mat"的....

plt.scatter和plt.plot

- plt.scatter绘制的是离散的数据点，每个数据点可以有不同的颜色、大小和形状，适用于展示离散数据的分布情况。 - plt.plot绘制的是连续的数据曲线，通过连接各个数据点来形成一条曲线，适用于展示数据随变量变化的...

if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') # 出束 plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go')# 波峰 plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo')# 波谷 for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间 plt.show()

在每个子图中，它使用plt.plot()函数绘制了原始数据timestamps和amplitudes的曲线，并使用不同的颜色和标记绘制了索引数组index、indexP和indexZ对应的数据点。 然后，它通过循环遍历scanTimes数组的...

plt.scatter和plt.plot的区别

plt.scatter和plt.plot都是用于绘制数据的函数，但它们的使用方式和效果有一些区别。 1. plt.scatter：这个函数用于...总结来说，plt.scatter适合绘制离散或分散的数据点，而plt.plot适合绘制连续变量的趋势或关系。

plt.plot中显示形状的参数是

- -.：点划线 - :：点线 标记字符可以是以下几种： - .：点标记 - ,：像素标记 - o：圆形标记 - v：倒三角标记 - ^：正三角标记 - 左箭头标记 - >：右箭头标记 - 1：下箭头标记 - 2：上箭头...

plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-',alpha = 1) plt.show()

这是一段用于绘制股票开盘价和收盘价的代码。其中，dates是日期列表，open是开盘价列表，close是收盘价...- marker：数据点形状 - linestyle：线条样式 - alpha：线条透明度 最后，plt.show()函数用于显示绘制结果。

plt.plot()和plt.scatter()有什么区别

在matplotlib库中，plt.plot()和plt.scatter()都是绘制二维图形的函数，但是它们的作用略有不同。 plt.plot(x, y, fmt, **kwargs)是绘制折线图的函数，其中x和y分别是折线图的横轴和纵轴数据，fmt是一...

# 画出均方误差图 testPredictPlot = np.empty_like(data) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(data)-len(testPredict):len(data), :] = testPredict plt.plot(scaler.inverse_transform(data)) plt.plot(testPredictPlot) plt.show()这里如何绘制图像

最后，使用 plt.plot() 函数分别绘制了原始数据和预测结果，并通过 plt.show() 函数显示图形。 要绘制均方误差图，可以在原始数据和预测结果的下方再添加一条曲线，表示它们之间的均方误差。以下是一个可能的...

# 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这段代码的数据维度让其可正常运行

plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='...

python中用plt.plot画点

要在Python中使用plt.plot()函数绘制点，你需要提供点的横坐标和纵坐标作为参数。以下是一个示例代码，展示如何使用plt.plot()函数来画点： python import matplotlib.pyplot as plt # 定义点的横坐标和纵坐标 ...

markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(max) print("训练",trainer.train_acc_list) print("测试",trainer.test_acc_list) plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2) plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2) plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()

plt.plot() 函数用来画出训练和测试准确率随着 epochs 的变化而变化的曲线图，其中 marker 参数用来指定标记形状，label 参数用来指定数据集的标签，markevery 参数用来指定标记的间隔。plt.xlabel() 和 plt.ylabel...

plt.plot中显示形状的参数是fmt，怎么用这个参数

fmt 是一个控制线条样式和颜色的字符串参数，它可以指定线条的颜色、风格和...plt.plot(x, y, color='red', linestyle='dashed', marker='o') 以上代码将画出一条红色的虚线，并且在每个数据点处用圆圈标记。

plt.plot作用

plt.plot是matplotlib库中的一个函数，用于绘制折线图。它可以将一组数据点连接起来，形成一条折线，并可通过设置参数来调整线条的样式、颜色、标记等。 plt.plot的作用主要有以下几个方面： 1. 可视化数据：通过...

import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,20,30,40,50] plt.plot(x,y) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Line Plot') plt.show()这个代码还可以添加点什么呢

可以使用 plt.plot(x, y, linestyle = '--', marker = 'o', markersize = 8, markerfacecolor = 'red') 函数来自定义线条的样式，其中 linestyle 参数指定线的样式，marker 参数指定数据点的标记形状，marker...

plt.plot所有参数

plt.plot()是Matplotlib库中用于绘制2D图形的函数之一，常用于绘制折线图、散点图等。以下是plt.plot()函数的常用参数： 1. x：x轴数据，可以是一个数组或者列表。 2. y：y轴数据，可以是一个数组或者列表。 3....

plt.plot fmt参数

- 标记字符：用来标记数据点的形状。常用的标记字符包括'.'（点）、','（像素点）、'o'（圆圈）、'+'（加号）、'x'（叉号）和's'（正方形）等。 - 线型字符：用来指定线条的样式。常用的线型字符包括'-'（实线）、'-...

plt.plot 作图梅花

具体来说，你可以使用plt.plot(x, y, marker='o')来绘制梅花形状的图形，其中x和y分别是横轴和纵轴的数据点，marker='o'表示使用圆形标记点来表示数据点。这样就可以得到一个梅花形状的图形了。希望这个回答对你有...

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