plt.plot(X1,Y1,color='red',label=r'$0.89x^{(1)}+1.62x^{(2)}-1.0=0$') plt.xlabel(r'$x^{(1)}$')

时间: 2024-05-17 09:20:05 浏览: 79
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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这是一个使用Matplotlib库中的plot函数绘制折线图的代码，其中X1和Y1分别表示横轴和纵轴数据，color='red'表示折线颜色为红色。label=r'$0.89x^{(1)}+1.62x^{(2)}-1.0=0$'表示设置图例标签为数学公式0.89x^(1)+1.62x^(2)-1.0=0（使用LaTeX语法），r表示字符串不转义。xlabel(r'$x^{(1)}$')表示设置横轴标签为数学公式x^(1)（使用LaTeX语法）。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图，此时我们就可以使用函数 plt.subplots() fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig...ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #
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Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

通过plt.plot()函数绘制折线图，设置线条颜色为绿色，再添加图表标题、x轴和y轴的标签，以及调整刻度标签的字号。最后，调用plt.show()显示图表。 python import matplotlib.pyplot as plt x_values = list...

plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$')基本用法

在 Matplotlib 中，plt.plot(x, y, label='sin(x)') 是一个绘制二维图形的基本命令，用于创建折线图。下面是这个语句的解释和使用： 1. **导入库**：首先要确保已经导入了 matplotlib.pyplot，通常简称 plt，...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(10,5)) x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y1 = np.power(x,3) y2 = np.power(x,1/2) y3 = np.power(x,1) plt.plot(x,y1, "g-." , label = '$y1 = x^3$') plt.plot(x,y2, "c:" ,label ='$y2 = x^1/2$') plt.plot(x,y3, "m--" ,label ='$y3 = x^-1$') plt.xlabel("X - Axis") plt.ylabel("Y - Axis") plt.legend() plt.tight_layout() plt.show()

这是一个绘制三条曲线的代码，分别是 $y1=x^3$，$y2=x^{1/2}$，$y3=x^{-1}$。使用了 matplotlib 和 numpy 库。通过 plt.plot() 函数绘制曲线，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数设置坐标轴标签，plt.legend() 函数...

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000) y =np.sin(x) z= np.cos(x)k=× plt.subplot（221）#第一行的左图 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.subplot（222）#第一行的右图 plt.plot (x,z,"b--", label="$cos (x)$")p1t.subplot（212）#第二整行plt.plot(x,k, "g--",label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png',dpi=100）#dpi是指保存图像的分辨率，默认值为80plt.show()是否有错

plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x)$") plt.subplot(212) # 第二整行 plt.plot(x, k, "g--", label="$x$") plt...

plt.plot(yi,xi,label='W2708',xilinestyle='-',linewidth=2,color='k') plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) plt.plot(ui,xi, label='W2808',linestyle='-.',linewidth=2,color='k') plt.legend(fontsize=20) plt.show() Cell In[356], line 2 plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) ^ SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 2

可以看到第二个 plt.plot() 函数的最后一个字符串没有正确结束。linestyle='--' 后面应该有一个单引号 ' 来结束字符串，但是代码中漏掉了这个单引号，导致 Python 解释器无法正确解析代码。因此，建议在该行...

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500) y = np . sin ( x ) z = np . cos ( x * x ) plt . figure ( figsize =(8,4)) #标签前后加＄将使用内嵌的 LaTex 引擎将其显示为公式 plt . plot ( x , y , label ='$ sin ( x )$', color =' red ', linewidth =2) plt . plot ( x , z ,' b --', label ='$ cos ( x ^2)$') plt . xlabel (' Time ( s )') plt . ylabel (' Volt ') plt . title (' Sin and Cos figure using pyplot ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . legend () plt . show () ＃红色，2个像素宽＃蓝色，虚线 ＃显示图例 ＃显示绘图窗口

plt.plot(x, y, label='$\sin(x)$', color='red', linewidth=2) plt.plot(x, z, 'b--', label='$\cos(x^2)$') 第一行代码表示绘制正弦函数的图像，使用红色的实线，标签为 $\sin(x)$，线宽为 2 像素。第二行...

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()

45. plt.plot(x1,y1)：绘制y1关于x1的折线图。 46. plt.title("21351050102")：设置图像标题为"21351050102"。 47. plt.show()：显示图像。 48. a=np.fft.ifft(y1)：对y1进行傅里叶反变换，并将结果赋值...

plt.plot(x, y1, label='y=sin(x)') plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)') plt.legend()

plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)', color='red') # 使用红色表示cos(x) # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 在这个示例中，我们先计算了sin(x)和cos(x)在给定x范围内的值，然后使用plot()...

def sigmoid(x): y=1/(1+np.exp(-x)) return np.array(y,float) def show_sigmoid(x): y=sigmoid(x) plt.plot(x,y,label='sigmoide',color='turquoise') plt.legend(loc='best') plt.figure() x1 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_sigmoid(x1) d

sigmoid 函数是一个常用的非线性激活函数，常用于神经网络中，其可以将任意输入值映射到0-1之间的输出值，具有平滑、单调递增、导数易于求解等优点。在这段代码中，sigmoid 函数的定义使用了 numpy 库的 exp 函数...

y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

然后，使用plt.plot()函数将预测结果和真实值分别用蓝色和红色的线绘制在图表上。接下来，使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，使用plt.title()函数设置图表的标题。然后，使用plt....

绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show()，使用interp函数来平滑数据

plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label=...

C=np.cov(x_train.T) print('x_train的协方差矩阵为:') print(C) A,V= np.linalg.eig(C) I=np.sort(A) index=np.argsort(A) b=I[::-1] q=index[::-1] c=[] m=np.empty(shape=[10,784],dtype=float) for k in range(len(b)): if k<10: c.append(b[k]) else: break m=V[:,q[:10]] print('最大的10个特征值:') print(c) print('最大的10个特征向量:') print(m) #画出特征值曲线图（从大到小10个特征值） plt.figure() x=range(1,11) plt.plot(x,c,color='red',marker='+',linewidth=2,markersize=12,label='eigenvalue') plt.xlim(0,11) plt.ylim(0,6) plt.legend(loc='best') #画出前面2个特征向量图 plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,0],color='lightblue',linewidth=2,label='The 1st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best') plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,1],color='lightblue',linewidth=2,label='The 2st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best')每行代码的解释

这段代码实现了对一个训练集 x_train 的协方差矩阵的计算，并对其进行特征分解。具体来说： - 第一行代码使用 numpy 库中的 cov 函数计算 x_train 的协方差矩阵，并将其转置后再进行计算，最后将结果保存在变量 C ...

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) n1=total_data[:10] x=n1['名称'].values y1=n1['男厕位'].values y2=n1['女厕位'].values y3=n1['第三卫生间'].values y_1=y1 y_2=y2 y_3=y3 plt.plot(x, y_1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') plt.plot(x, y_2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') plt.plot(x, y_3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(x, rotation=45) plt.ylim(0,14) plt.xlabel("名称") # X轴标签 plt.ylabel("数量") # Y轴标签 plt.show()

ax.plot(x, y1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') ax.plot(x, y2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') ax.plot(x, y3, color='green', marker='*', ...

为下面的代码写注释import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fun(x): return x**2-2*x+3 x=np.linspace(0,10,100) y=fun(x) plt.plot(x,y,color='blue') plt.scatter(1,2,color='red') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y=x^2-2x+3') plt.grid(True) plt.show()

plt.scatter(1, 2, color='red') # 绘制散点图 plt.xlabel('x') # 横轴标签 plt.ylabel('y') # 纵轴标签 plt.title('y=x^2-2x+3') # 图像标题 plt.grid(True) # 显示网格线 plt.show() # 显示图像

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过设置tick_params函数中的labelcolor参数，使得左右两个子图的刻度标签颜色不同。最后，使用tight_layout函数调整图表布局，并使用show函数显示图表。 第二段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的散点图。使用scatter...

改进代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data1 =[27540, 29975]# 数据 data2 = [32189, 35128] x = ['2020年', '2021年'] y1 = [4.7,9.1] y2 = [3.8,8.8] plt.bar(x-0.2, data1, width=0.4, label='data1', color='blue')# 绘制双柱状图 plt.bar(x+0.2, data2, width=0.4, label='data2', color='green') ax = plt.gca().twinx() ax.plot(x, y1, label='y1', color='red')# 绘制双折线图 ax.plot(x, y2, label='y2', color='orange') plt.legend(loc='upper left')# 设置图例 ax.legend(loc='upper right') plt.title('Double Bar and Line Chart')# 设置标题和坐标轴标签 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()

ax2.plot(x, y1, label='y1', color='red') # 绘制双折线图 ax2.plot(x, y2, label='y2', color='orange') ax.legend(loc='upper left') # 设置图例 ax2.legend(loc='upper right') ax.set_title('Double Bar and ...

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

plt.plot(x, y1, color='red') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax2) plt.plot(x, y2, 'b--') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax3) plt.plot(x, y3, 'g--') plt.ylim(-1.2, 1.2) 第一段代码选择第一个子图，绘制...

predict = model.predict(test_x) plt.plot(predict, label='predict') plt.plot(test_y, label='ground true') plt.legend() plt.show()

然后，通过调用plt.plot()函数将预测值和真实值分别绘制在同一张图上。label='predict'表示预测值的标签，label='ground true'表示真实值的标签。再次调用plt.legend()函数添加图例，并调用plt.show()函数...

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