plt.margins

时间: 2023-07-21 22:07:37 浏览: 54
`plt.margins`是一个用于设置图形边缘空白的函数。它接受一个浮点数或一个包含四个浮点数的元组作为参数,用于设置左、右、底部和顶部边缘的空白大小。边缘空白以数据单位为基准,可以用负值来减小边缘空白。 当只提供一个浮点数作为参数时,该值将应用于所有边缘。例如,`plt.margins(0.1)`将在四个边缘上添加10%的边缘空白。 当提供一个元组作为参数时,元组的四个值分别对应左、右、底部和顶部边缘。例如,`plt.margins((0.1, 0.2, 0.3, 0.4))`将在左侧添加10%的边缘空白,在右侧添加20%的边缘空白,在底部添加30%的边缘空白,在顶部添加40%的边缘空白。 这个函数通常在绘制图形之前使用,以确保图形的内容不会被切断或覆盖。
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plt.margins(a,b)函数

plt.margins(a, b)函数用于设置图形的边距。参数a和b分别表示x轴和y轴的边距大小,可以是一个0到1之间的小数,表示相对于图形宽度和高度的比例,也可以是一个具体的数值,表示绝对大小。边决定了图形的留白空间,一般用于调整图形的布局和美观度。 例如,plt.margins(0.1, 0.2)会将x轴和y轴的边距都设置为图形宽度和高度的10%。 注意,该函数只能在创建图形对象之后调用,通常在绘制图形之前使用。 希望能解答您的问题!如果还有其他问题,请随时提问。

plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())

这段代码进一步调整了子图的布局和边距,并且隐藏了坐标轴。具体解释如下: - `plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)`:通过设置 `top`、`bottom`、`right`、`left` 参数为 1 和 0,将子图的上、下、右、左边界与图形窗口的边界对齐。通过设置 `hspace` 和 `wspace` 参数为 0,将子图之间的水平和垂直间距设为 0,以消除子图之间的间隙。 - `plt.margins(0, 0)`:将子图的边界设为 0,以消除边界。 - `plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())`:获取当前轴(Axes)对象并将 x 轴的主要刻度定位器设置为 `plt.NullLocator()`,以隐藏 x 轴的刻度。 - `plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())`:获取当前轴(Axes)对象并将 y 轴的主要刻度定位器设置为 `plt.NullLocator()`,以隐藏 y 轴的刻度。 这些代码组合起来,实现了调整子图布局、隐藏坐标轴和边界的效果,从而使得最终可视化的图像和标注数据更加紧凑和干净。

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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题:我们把(2,0),(0,2),(0,0)这三个点当作类别1; (3,0),(0,3),(3,3)这三个点当作类别2, 训练好SVM分类器之后,我们预测(-1,-1),(4,4)这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重(原始问题中的系数)。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

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