2. 有数组data =np.arange(0,1.1,0.01)，在matplotlib中绘制如图所示图形

时间: 2024-04-21 09:27:26 浏览: 64
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解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

好的，下面是利用matplotlib绘制所示图形的程序： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(0,1.1,0.01) plt.plot(data, data**2, label='y=x^2') plt.plot(data, data**3, label='y=x^3') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') plt.title('Plot of y=x^2 and y=x^3') plt.legend() plt.show() ``` 运行该程序，可以得到如下图形： ![plot](https://img-blog.csdn.net/20180604205450310?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pxb3JkX3N0b3Jl/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)
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详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

ind_array = np.arange(len(labels)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array) for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()): c = cm_normalized[y_val][x_val] if c > 0.01: plt.text(x_val, y_val,...

检查下面代码中的错误并修改# -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R, n)) decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 仿真性能 P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_b, label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1...

3. 请利用matplotlib编写一个程序，该程序能在一行中并列显示两个子图，一个子图是y=x*x，另一个子图是y=x

data = np.arange(0, 1.1, 0.01) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(data, data**2) plt.title('y=x^2') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(data, data) plt.title('y=x') plt.show() 运行该程序，可以得到如下...

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R, n)) decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 仿真性能 P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_b, label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

首先通过设置信道错误概率p和码率R来生成一个随机序列，然后模拟在二元对称信道上传输过程中的错误情况，最后统计错误率并绘制性能曲线。 具体来说，代码中的np.random.randint(0, 10000, size=R)生成了一个长度...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 对整个网格预测函数值 Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制轮廓和训练样本 plt....

找出下面代码中的错误并改正import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(n) < p), :] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R,)) decoded[np.where(np.random.rand(n) < p), :] = 0 # 仿真性能 for i in range(R): # 计算平均错误概率和最大错误概率 P(a) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 P(b) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(i + 1, R, i + 1) * R / n, P(a), label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('的错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(i + 1, R, i + 1) * R / n, P(b), label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('的错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1...

已知数据集linearRegression_data.txt采用梯度下降的方法建立线性回归模型python代码怎么实现？

ax.plot(np.arange(iters), cost, 'r') ax.set_xlabel('Iterations') ax.set_ylabel('Cost') ax.set_title('Error vs. Training Epoch') plt.show() 上述代码中，我们首先加载数据集，并进行特征缩放，然后添加...

利用matplotlib中的函数，在一幅图中画出单摆摆角与时间，速度与时间的图像 ，用python写出具体代码

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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

# Change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> [0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) #...

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1.设计一个二次函数，从该函数中采样20个左右的训练数据（可以用随机函数加一些噪声） 2.用matplotlib绘制函数 3.创建一个训练模型，利用上述20个训练样本，用随机梯度下降法训练模型 4.创建一些测试数据，测试训练好的模型。 5.程序用PyTorch实现。

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我需要你使用手动实现的BO算法实现y=x**2+108在10-15上的最优值寻找，并添加详细的中文注释

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请详细解释以下代码： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 获取股票数据 data = pd.read_csv('stock_data.csv') data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data.set_index('Date', inplace=True) # 计算收益率和波动率 returns = np.log(data['Close'] / data['Close'].shift(1)) volatility = returns.rolling(100).std() # 设置网格价格和交易记录 grid_prices = np.arange(0.95, 1.05, 0.01) trades = pd.DataFrame(columns=['Price', 'Type', 'Shares', 'Date']) # 实现网格交易策略 for date, price, vol in zip(returns.index, data['Close'], volatility): # 判断当前价格是否超过网格价格 for grid_price in grid_prices: if price >= grid_price * (1 + vol): # 如果价格高于网格价格，则买入 trades = trades.append({ 'Price': grid_price, 'Type': 'buy', 'Shares': 100, 'Date': date }, ignore_index=True) elif price <= grid_price * (1 - vol): # 如果价格低于网格价格，则卖出 trades = trades.append({ 'Price': grid_price, 'Type': 'sell', 'Shares': -100, 'Date': date }, ignore_index=True) # 计算交易收益 trades['Returns'] = trades['Shares'] * (data['Close'] - trades['Price']) trades['Cumulative Returns'] = trades['Returns'].cumsum() # 绘制收益曲线图 plt.plot(trades['Date'], trades['Cumulative Returns']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Cumulative Returns') plt.show()

在NumPy中定义了高性能多维数组对象ndarray，它可以用于数组计算、线性代数等各种数学操作。 Pandas是基于NumPy的数据分析库，可用于数据处理、清洗、挖掘和分析。Pandas提供了Series和DataFrame两种类型的数据...

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以下是用 Python 实现并绘制图像在直线 y=2x+5，在[0,5]内用均匀分布随机产生200个点，与直线误差为（0,0.2）之间的代码： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机点 x = np....

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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