import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=1000, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show()梯度可视化代码

matplotlib.pyplot绘图显示控制方法

在使用Python库时，常常会用到matplotlib.pyplot绘图，本文介绍在PyCharm及...x = np.arange(0, 2*np.pi, .001) y = np.sin(2 * np.pi * x) plt.clf() plt.plot(x, y) l = plt.axhline(linewidth=1, color='black')

解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) # 创建x轴坐标 line, = ax.plot(x, np.sin(x)) def animate(i): line.set_ydata(np.sin(x + i/10)) # 更新y轴数据 return line, def init(): line.set_ydata(np.sin(x)) ...

请在空格处填写正确的代码，使程序完善。实现功能：绘制 y=x2-2x+ 1 的图像 #加载 numpy 模块并限简洁的别名为 np import numpy as np #加载 matplotlib.pyplot 模块并限简洁的别名为 plt import matplotlib.pyplot as plt #x 在-7 到 9 之间,每隔 0.1 取一个点 x=np.arange(-7,9,0.1) = x**2-2*x+1

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10, 10, 1000) y = x ** 2 - 2 * x + 1 plt.plot(x, y) plt.show() 解释一下代码的功能： 1. 首先，我们导入了 matplotlib.pyplot ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(10) plt.plot(data)

这段代码的作用是使用 Matplotlib...具体来说，代码先导入了 Matplotlib 和 NumPy 库，然后使用 NumPy 库生成一个包含 0 到 9 的整数的一维数组 data，最后使用 plt.plot() 函数将这个数组作为参数，绘制出一条折线图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2np.pi, 1000) # 参数a的取值范围 displacement_angle = np.pi / 5 # 错位角度 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2np.pi, 1000) x = 50 * (1 + np.sin(ka)) np.cos(theta) y = 50 * (1 + np.sin(ka)) np.sin(theta) # 绘制图像 for i in range(len(x)): plt.plot([x[i], x[(i+int(displacement_angle1000))%1000]], [y[i], y[(i+int(displacement_angle1000))%1000]], color='purple') plt.axis('equal') plt.show() 优化这段代码使图形有3D感

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) # 参数a的取值范围 displacement_angle = np.pi / 5 # 错位角度 # ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二元二次函数 def f(x,y): return x**2+10*y**2import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 梯度函数 def grad_f(x,y): return np.array([2x,20y]) x0 = np.array([10,1]) alphs_k = 0.085 iter_num = 15 x_list = [x0] for i in range(iter_num): x_k = x_list[-1] x_next = x_k - alphs_k*grad_f(x_k[0],x_k[1]) x_list.append(x_next) # 画图 delta = 0.05 x = np.arange(-15.0,15.0,delta) y = np.arange(-5.0,5.0,delta) X,Y = meshgrid(x,y) Z = f(X,Y) fig,ax = plt.subplots() cs = ax.contour(X,Y,Z) ax.calbel(cs,inline=1,fontsize=10) x_list = np.array(x_list) ax.plot(x_list[:,0],x_list[:,1],'-0') plt.show()

具体来说，代码中定义了二元二次函数 $f(x,y) = x^2 + 10y^2$ 和梯度函数 $\nabla f(x,y) = [2x, 20y]$。然后从初始点 $[10,1]$ 开始进行迭代，每一步都按照梯度下降法的公式 $x_{k+1} = x_k - \alpha_k \nabla f(x_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 导入该函数是为了绘制3D图 import matplotlib as mpl ######### # 将数据绘图出来 # 生成X和Y的数据 X = np.arange(-5, 5, 0.1) # -5到5的等距数组，距离为0.1，注意区分开range(),它返回的是一个列表 Y = np.arange(-5, 5, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 该函数用来生成网格点坐标矩阵。 # 目标函数 Z = X 2 + Y 2 + X # 绘图 fig = plt.figure() # 创立一个画布 ax = Axes3D(fig) # 在这个画布里，生成一个三维的空间 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # 该函数是为了将数据在这三维空间里可视化出来。 plt.show() ###########该代码显示不了3位图

这段代码的问题可能是缺少了一行 plt.show()，请在绘制完图像后添加该行代码，例如： fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) plt.show() # 添加该行代码 ...

优化这段import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个10 Hz正弦波fs = 1000t = np.arange(0, 1, 1/fs)f = 10x = np.sin(2np.pift)# 添加噪声np.random.seed(0)noise = np.random.normal(0, 0.1, len(x))x = x + noise# 生成一个参考信号s = np.sin(2np.pift)# 相乘并滤波y = x * sb, a = signal.butter(4, 0.05)y_filtered = signal.filtfilt(b, a, y)# 绘制图形fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)ax[0].plot(t, x)ax[0].set_title('Input Signal with Noise')ax[1].plot(t, s)ax[1].set_title('Reference Signal')ax[2].plot(t, y_filtered)ax[2].set_title('Demodulated Signal')plt.show()使它更简洁且使用mean函数代替filter函数

x = np.sin(2*np.pi*f*t) + np.random.normal(0, 0.1, len(t)) # 生成一个参考信号 s = np.sin(2*np.pi*f*t) # 相乘并计算均值 y = x * s y_mean = np.mean(y) # 绘制图形 fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) ....... plt.savefig('pandas02.png'),完善这段python代码,使其能输出y=x*x图像。

import matplotlib.pyplot as plt # 生成x和y的值 x = np.arange(1, 101) y = x * x # 绘制图像 plt.plot(x, y) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title("y=x*x") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") # 显示图像 plt....

优化这段import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个10 Hz正弦波和噪声fs = 1000t = np.arange(0, 1, 1/fs)f = 10x = np.sin(2np.pift) + np.random.normal(0, 0.1, len(t))# 生成一个参考信号s = np.sin(2np.pift)# 相乘并计算均值y = x * sy_mean = np.mean(y)# 绘制图形fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)ax[0].plot(t, x)ax[0].set_title('Input Signal with Noise')ax[1].plot(t, s)ax[1].set_title('Reference Signal')ax[2].plot(t, y - y_mean)ax[2].set_title('Demodulated Signal')plt.show()把输入信号代码整理成函数，输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分整理成代码，输入为待测周期信号，以及频率freq,输出为A,phi

import matplotlib.pyplot as plt def generate_signal(t_vec, A, phi, noise): """ 生成含有噪声的正弦信号 """ return A * np.sin(2*np.pi*f*t_vec + phi) + noise def lock_in_measurement(signal, freq): ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 plt.title(" 参数方程曲线 ") # 显示图表标题 # 设置 y 轴的取值范围 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号 W0=int(input('请输入W0的值：')) H0=int(input('请输入H0的值：')) t=np.arange(0,2np.pi,0.01) x=2W0/3(np.cos(t)np.cos(t)np.cos(t)+np.sin(t)) y=2H0/3(np.sin(t)np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) plt.plot(x,y,marker='.') plt.show()

接下来通过用户输入获取参数 W0 和 H0 的值，然后使用 arange 函数生成 t 的取值范围。在接下来的两行代码中，使用了参数方程计算出曲线上的 x 和 y 坐标值，最后使用 plot 函数绘制曲线，并通过 marker 参数设置点...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import * a=2 #生成数据 t=np.arange(0,2pi+0.1,0.1) x=a(np.cos(t))**3 y=a*(np.sin(t))**3 theta = np.linspace(0,2np.pi) m=2np.cos(theta)+2 n=2*np.sin(theta)+2 #绘制图形 plt.plot(m,n,label='circle',color='r') plt.plot(x,y,label="sketch the curve",color='b') plt.xlabel("x") #x轴的标签 plt.ylabel("y") #y轴的标签 plt.title('curve') #指定坐标系范围 plt.xlim(-2,4.2) plt.ylim(-2,4.2) plt.legend() plt.show()我如何将这串代码在centos7上面运行

2. 安装numpy和matplotlib： sudo pip3 install numpy sudo pip3 install matplotlib 3. 在终端中运行代码： python3 文件名.py 注意，要将 "文件名.py" 替换为你保存代码的文件名。

帮我改正这个代码以显示参数方程的图像import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 plt.title(" 参数方程曲线 ") # 显示图表标题 # 设置 y 轴的取值范围 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号 W0=int(input('请输入W0的值：')) H0=int(input('请输入H0的值：')) t=np.arange(0,2np.pi,0.01) x=2W0/3(np.cos(t)np.cos(t)np.cos(t)+np.sin(t)) y=2H0/3(np.sin(t)np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) plt.plot(x,y,marker='.') plt.show()

t = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) # 计算参数方程 x = 2*W0/3*(np.cos(t)*np.cos(t)*np.cos(t)+np.sin(t)) y = 2*H0/3*(np.sin(t)*np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) # 绘制曲线 plt.plot(x, y, marker='.') plt....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=10, validation_data=(testX, testY))梯度可视化

1. 导入TensorFlow和Keras的相关库：import tensorflow as tf from tensorflow import keras 2. 创建一个TensorBoard回调函数：tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir) 3. 将回调...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 bar_positions = [1, 2, 3, 4] bar_heights = [1, 2, 3, 4] # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights) # 设置x轴...

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5) t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.subplot(2,2,1) #要生成两行两列,这是第一个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1,13) y1 = np.array([53673, 57571, 58905, 55239, 49661, 49510, 49163, 57311, 59187, 60074, 57109, 52885]) plt.plot(x, y1) plt.title('近13天登录人数') plt.show() plt.subplot(2,2,2) #两行两列,这是第二个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) x = np.arange(12) y = np.array([70887, 64957, 62508, 66471, 54972, 46245, 64083, 67090, 64991, 88504, 79404, 68253,]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y, tick_label=['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', "8月", "9月", "10月", '11月', '12月'],width=bar_width) plt.title('近12个月人数') plt.show() plt.subplot(2,2,3)#两行两列,这是第三个图 import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) plt.style.use('fivethirtyeight') languages = ['steam', 'ubisoft'] popularity = [78,22] plt.pie(popularity) plt.tight_layout() plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%') plt.title('游戏平台登录占比') plt.subplot(2,2,4)#两行两列,这是第四个图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ages_x = [1, 2, 3, 4, 5, ] x_indexes = np.arange(len(ages_x)) width = 0.33 dev_y = [64050, 65168, 75588, 75590, 60097] py_dev_y = [57809, 56101, 70605, 63437, 56756] plt.bar(x_indexes, dev_y, width=width, label="2022") plt.bar(x_indexes + width, py_dev_y, width=width, label="2023") plt.xlabel("月份") plt.ylabel("平均在线人数") plt.title("2022和2023一到五月在线人数对比") plt.legend() plt.xticks(ticks = x_indexes, labels = ages_x) plt.show()

这段代码实现了生成四个子图的功能，分别展示了近13天登录人数、近12个月人数、游戏平台登录占比和2022和2023一到五月在线人数对比。其中第一个子图使用了plot函数绘制折线图，第二个子图使用了bar函数绘制柱状图，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(1,4) y=np.arange(4,8) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) z=np.sin(xv2+yv2) print(z) plt.pcolormesh(xv,yv,z,cmap=plt.cm.Spectral)

这段代码使用numpy和matplotlib库生成一个二维平面上的热力图。具体来说，它实现了以下几个步骤： 1. 导入numpy和matplotlib.pyplot库。 2. 创建两个一维数组x和y，分别包含1到3和4到7之间的数。 3. 使用np....

针对以下python代码的解释以及实验小结：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) k = np.arange(1, 5) k = 2 * k - 1 #k = 99 f = np.zeros_like(t) for i in range(len(t)): f[i] = np.sum(np.sin(k * t[i])/k) f = (4 / np.pi) * f plt.plot(t, f) plt.show()

1. import numpy as np 和 import matplotlib.pyplot as plt：导入 numpy 和 matplotlib 库，用于进行数学计算和绘图。 2. t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)：定义时间轴 $t$，从 $-\pi$ 到 $\pi$ 均匀...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)np.cos(2np.pit) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2np.pi*t2),'r--') plt.show()

这段代码是用 Python 中的 numpy 和 matplotlib 库画出一个函数图像。函数 f(t) 是一个以指数函数和余弦函数组成的函数，t1 和 t2 是函数的横坐标范围，plt.plot() 函数用于画出函数的图像。plt.subplot() 函数用于...

相关推荐

matplotlib.pyplot绘图显示控制方法

解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(10) plt.plot(data)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) ....... plt.savefig('pandas02.png'),完善这段python代码,使其能输出y=x*x图像。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(1,4) y=np.arange(4,8) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) z=np.sin(xv**2+yv**2) print(z) plt.pcolormesh(xv,yv,z,cmap=plt.cm.Spectral)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

最新推荐

构建基于Django和Stripe的SaaS应用教程

管理建模和仿真的文件

R语言数据处理与GoogleVIS集成：一步步教你绘图

如何使用Matlab实现PSO优化SVM进行多输出回归预测？请提供基本流程和关键步骤。

Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表

在三级客户支持体系中，服务台工程师是如何处理日常问题并与其他层次协作以确保IT服务质量和连续性的？

蓝桥杯Python试题解析与答案题库

关系数据表示学习

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(1,4) y=np.arange(4,8) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) z=np.sin(xv2+yv2) print(z) plt.pcolormesh(xv,yv,z,cmap=plt.cm.Spectral)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)np.cos(2np.pit) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2np.pi*t2),'r--') plt.show()