plt.plot(range(100 - len(amp), 100), df[:, number], color='r')

时间: 2023-06-23 12:08:37 浏览: 81
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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这行代码使用了Python中的matplotlib库来绘制折线图。具体解释如下： - `plt`是matplotlib库中的子模块pyplot的别名，用来调用其中的绘图函数。 - `range(100 - len(amp), 100)`生成了一个长度为`len(amp)`的序列，其中的每个元素都是一个整数，从`100 - len(amp)`一直到`99`。 - `df[:, number]`是一个二维数组中的一列，它包含了要绘制的数据点的纵坐标值。`:`表示取所有行，`number`表示取第`number`列。 - `color='r'`指定了绘制折线的颜色为红色。 因此，这行代码的作用是绘制一个红色的折线图，横坐标为从`100 - len(amp)`到`99`的整数序列，纵坐标为`df`数组中第`number`列的值。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

plt.subplots() fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=...

# 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

plt.plot(mse_line, color='red') plt.show() 这里使用了 NumPy 的 np.mean() 函数计算均方误差，并用 np.square() 函数求平方。然后创建了一个与 testPredictPlot 形状相同的数组 mse_line，并用 np....

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...

plt.figure() plt.plot(range(len(y_pred)),y_pred,'b',label='predict') plt.plot(range(len(y_pred)),y_test,'r',label='test') plt.legend(loc='upper right')

其中，range(len(y_pred)) 生成了一个等差数列，长度为 y_pred 的长度，用来表示 x 轴的刻度值。 该代码还使用了 legend 函数，在图像的右上角添加了一个图例，用来标识预测值和真实值的线条颜色和含义。具体而言，...

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 ...

rainPredictPlot = np.empty_like(data) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict testPredictPlot = np.empty_like(data) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict data3 = data[10000:10565] plt.plot(scaler.inverse_transform(data)) trainPredictPlot1 = trainPredictPlot[10000:10565] testPredictPlot1 = testPredictPlot[10000:10565] plt.plot(trainPredictPlot, color='green') plt.plot(testPredictPlot, color='red') plt.legend(['true', 'xpred', 'cpred']) plt.show()

data3是原始数据的一个部分，plt.plot(scaler.inverse_transform(data))是绘制原始数据的曲线，plt.plot(trainPredictPlot, color='green')和plt.plot(testPredictPlot, color='red')分别是绘制训练集和测试集的预测...

翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

其中，plt.figure() 函数设置了绘图的画布大小，for 循环用于遍历目标序列的各个维度，plt.plot() 函数用于绘制真实目标序列、一步预测结果和递归预测结果的曲线，并设置了各种绘图参数，如线条颜色、标记、线型、...

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend...

下列代码生成的图像横纵坐标分别是什么：plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='w') # 大小为(12,6)的白画板 plt.plot(range(len(X_test)), Y_test, label='真实值') # 折线 plt.plot(range(len(X_test)), y_pred, label='真实值') # 折线 plt.ylabel('价格') plt.legend(loc='lower right') plt.grid(True) plt.title('价格预测') plt.savefig('media/result/测试集-价格预测.png')

其中，plt.plot(range(len(X_test)), Y_test, label='真实值') 生成的折线代表真实价格，plt.plot(range(len(X_test)), y_pred, label='真实值') 生成的折线代表预测价格。图像的左侧为测试集数据的起点，右侧为测试...

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,6) plt.plot...

# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

然后，通过调用plt.legend()方法添加图例，并通过plt.show()显示图形。 接下来，我们使用模型对测试数据进行预测，并使用scaler.inverse_transform()方法将预测值和真实值转换回原始数据的尺度。然后，我们将...

def report(self): # plt.plot(self.solution[:,0],color = 'darkblue',label = 'Susceptible',marker = '.') plt.plot(self.solution[:, 1], color='orange', label='Infection', marker='.') plt.plot(self.solution[:, 2], color='green', label='Recovery', marker='.') plt.title('SIR Model' + ' infectionProb = ' + str(infectionProb)) plt.legend() plt.xlabel('Day') plt.ylabel('Number of people') plt.show() 这段代码有没有问题

这段代码有问题，因为它只画了感染者和康复者的数量变化曲线，而没有画易感者的数量...plt.plot(self.solution[:,0], color='blue', label='Susceptible', marker='.') 这样就可以画出易感者的数量变化曲线了。

# 绘制训练集真实值和预测值 trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值 testPredictPlot = np.empty_like(data.values) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(testPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show()改写这段代码，使得训练集和测试集被分别绘制在两张图上

plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值...

plot_size = 730 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()这段代码后加上图片保存到文件夹A中，且图片分别以文件名1、文件名2命名

plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.savefig('./A/文件名1.png') # 保存测试集预测结果图片 y_test_pred = model(x_test_...

x=np.cov(x_train, rowvar=False) a,b=np.linalg.eig(x) list1=[] c=list(a) for i in range(10): list1.append(max(c)) c.remove(max(c)) list1.sort(reverse=True) list2=list(b[:,list1.index(list1[0])]) list3=list(b[:,list1.index(list1[1])]) list4=range(0,10) list5=range(0,784) plt.plot(list4,list1,color='red', marker='*', linewidth=3,markersize=12,label='plot figure') plt.xlim(-0.5,10) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.legend(loc="lower right") plt.legend(loc='best') plt.show() list5=range(0,784) plt.plot(list5,list2, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show() plt.plot(list5,list3, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是基于 MNIST 训练数据集计算协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征值分解，最后根据前两个最大特征值对应的特征向量，在二维平面上绘制出数据集的主成分分布情况。 具体的解释可以参考代码注释...

在Python 优化from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np def fun(x): return 0.01*x*2-np.sin(x) x=np.arange(-20.0,20.0,0.01) y=fun(x) plt.plot(x,y) plt.savefig("test.jpg") plt.show()使得纵坐标是成交量，横坐标是日期

如果你想将纵坐标设为成交量，横坐标设为日期，你需要先准备好成交量与日期两个列表，然后使用Matplotlib库中的plot函数进行绘图。下面是修改后的代码： python from matplotlib import pyplot as plt import ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt table = pd.read_excel("order_quchong.xlsx") row = table.columns.tolist() for i in range(len(row)): if row[i] == 'item_price': oneindex1 = i elif row[i] == 'ord_qty': oneindex2 = i price = table.iloc[:,oneindex1].tolist() ordqty = table.iloc[:,oneindex2].tolist() Price = sorted(set(price)) OrdNumeber = [] for i in range(len(Price)): sum = 0 for j in range(len(ordqty)): if price[j] == Price[i]: sum += ordqty[j] OrdNumeber.append(int(sum)) x = np.arange(1, max(Price) + 0.01, 0.001) y = np.interp(x, Price, OrdNumeber) plt.plot(x, y) plt.show()优化代码

可以使用pandas的groupby方法和agg方法对表格数据进行聚合操作，用于计算每个item_price对应的ord_qty总和，而无需通过for循环遍历每个item_price。代码如下： ...plt.plot(x, y) plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

其中，x和y_st、y_zb等是数据集，linestyle是线条样式，label是标签，color是颜色。 3. 设置x轴刻度值和标签。 4. 添加图例，设置位置为图表的中上部。 5. 移除图表上方和右侧的边框线，使图表更加简洁清晰。 ...

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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难