plt.plot画出的线 命名

时间: 2023-07-06 15:05:37 浏览: 70
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python画图（给横纵坐标命名、设置横坐标刻度、间距、起始位置）（图文详细入门教程二）.pdf

您可以通过传递"label"参数来为plt.plot()绘制的线命名。例如： ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x, y1, label='sin(x)') plt.plot(x, y2, label='cos(x)') plt.legend() plt.show() ``` 在这个例子中，我们为第一条线命名为"sin(x)"，第二条线命名为"cos(x)"。然后，我们使用plt.legend()函数来显示图例。
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- **绘制图形**: 使用plt.plot()绘制图形。 - **展示图形**: 使用plt.show()展示图形。 **示例**: 绘制一个从1到100的数字及其平方的折线图。 python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt....
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python数据分析与可视化开发教程.docx

plt.plot(x, y) plt.title('Title') plt.xlabel('X Label') plt.ylabel('Y Label') plt.show() - **绘制柱状图** - 使用 bar() 方法绘制柱状图： python plt.bar(x, y) plt.title('Title') plt...

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

其中，plt.figure(figsize=(8, 4)) 指定图像的大小为 8x4，plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') 和 plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') 分别绘制训练集和测试集的损失...

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

可以在代码中添加如下代码，实现保存图片到文件夹A中，并分别以文件名1、文件名2命名： # 保存训练集预测结果图片 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor)....

plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(history.history['loss'],label="train") # plt.plot(history.history['val_loss'],label="test") plt.title('model loss',size=22) plt.ylabel('loss',size=22) plt.xlabel('epoch',size=22) plt.legend() plt.savefig(os.path.join(save_dir,"loss.png"),dpi=300) plt.close()这个代码中用的什么函数

- plt.plot(history.history['loss'],label="train")：添加一个绘制训练损失曲线的线条，并将其命名为“train”。 - plt.title('model loss',size=22)：设置图形的标题为“model loss”，字体大小为22。 - plt....

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) plt.plot(signal) plt.title("Original Signal") plt.plot(emphasized_signal) plt.title("Preemphasis Signal") plt.show()代码的横纵坐标应该如何命名

plt.plot(signal) plt.title("Original Waveform") plt.xlabel("Time (s)") plt.ylabel("Amplitude") plt.show() plt.plot(emphasized_signal) plt.title("Preemphasized Waveform") plt.xlabel("Time (s)") plt....

设置 plt.plot 颜色

您可以通过参数color来设置plt.plot函数的颜色。下面是一些常用的颜色设置方式： - 使用命名颜色：例如'blue'、'green'、'red'等。 - 使用十六进制颜色码：例如'#FF0000'表示红色，'#00FF00'表示绿色...

优化这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2*np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2*np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X**2 Y_square =Y**2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)把输入信号部分整理成函数，输入参数为t_vec,A,phi,noise,锁相测量部分也整理成代码，输入为待测周期信号，以及频率freq,输出为Alpha

plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt....

优化代码 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 构造x轴刻度标签 x1 = range(2003,2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x,y轴坐标的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1]) plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12}) plt.ylabel("Predicted samples values", fontdict={"fontsize": 12}) mse = np.mean(ret) accuracy = score * 100 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nMSE = {mse:.2f}, " f"Accuracy = {accuracy:.2f}%") plt.grid(ls=":") plt.legend(frameon=False) plt.show()

plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 设置x轴刻度标签 x1 = range(2003, 2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('南宁天气1.xlsx') data = data.loc[(data['日期'] >= '2023-01-01 0:00:00') & (data['日期'] <= '2023-02-28 0:00:00')] max_temp = data['最高气温'].tolist() min_temp = data['最低气温'].tolist() plt.plot(max_temp, color='r', label='最高气温') plt.plot(min_temp, color='b', label='最低气温') plt.tick_params(axis='both',labelsize=5) plt.show()

plt.plot(max_temp, color='r', label='最高气温') plt.plot(min_temp, color='b', label='最低气温') # 标注数据标签 for i, temp in enumerate(max_temp): plt.text(i, temp+1, str(temp), ha='center', ...

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第一个图应该命名为 "Mag_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为幅度，单位为未知。 第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。 第三个图应该命名为 ...

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) faisal['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show这段代码作用

具体来说，代码中的第一行导入了matplotlib.pyplot模块，并将其命名为plt；第二行创建了一个大小为8x7的图像窗口；第三行对数据集faisal中的薪资列进行计数，并按照薪资从小到大的顺序排序；第四行调用plot函数绘制...

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')什么意思

？这是一个使用Python中matplotlib库绘制折线图的代码。其中，history.history['val_accuracy']代表模型训练过程中每个epoch的验证集准确率，plt.plot()用于将这些准确率绘制出来，并给图例命名为'val_accuracy'。

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def show(s1, s2, label1, label2): x = [i for i in range(1000)] plt.plot(x, s1, 'r', label = label1) plt.hold(True) plt.plot(x, s2, 'g', label = label2) plt.hold() plt.legend() plt.show() if __name__ == "__main__": s1 = np.array([np.sin(float(x) / 20) for x in range(1000)]) s2 = np.array([float(x) / 50 for x in range(50)] * 20) show(s1, s2, 'Signal1', 'Signal2') A = np.array([[0.6, 0.4], [0.45, 0.55]]) x = np.dot(A, np.array([s1, s2])).transpose() show(x[:,0], x[:,1], 'Mic 1', 'Mic 2') # x -= x.mean() w = ica(x) [ps1, ps2] = np.dot(x, w).transpose() show(ps1, ps2, 'Component 1', 'Component 2')

plt.plot(x, signal1, 'r', label=label1) plt.plot(x, signal2, 'g', label=label2) plt.legend() plt.show() def ica(signal): # 独立成分分析的具体实现 pass if __name__ == "__main__": # 生成两个...

python如何在plt.savefig中调用变量命名

您可以在plt.savefig中使用变量命名，只需将变量名作为字符串传递给函数即可。例如，如果您要将图像保存为名为filename的文件，则可以使用以下代码： filename = "my_plot.png" plt.savefig(filename) 请注意，...

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # Mac 设置显示中文 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS' # Windows 设置显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' result.plot.bar(figsize=(20, 8))

然后导入 matplotlib.pyplot 模块，并将其命名为 plt。接下来，通过设置 font.sans-serif 参数来指定字体为中文字体。如果你是在 Mac 上运行代码，可以将注释符号 # 去掉，使用 'Arial Unicode MS' 字体；...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as grid_spec plt.rcParams['savefig.facecolor'] = '0.8' def draw_plot(ax_p,front_sized=12): ax_p.plot([1,2]) ax_p.locator_params(nbins=3) ax_p.set_xlabel('x-label',fontsize=font_size) ax_p.set_ylabel('y-label',fontsize=font_size) ax_p.set_title('Title',fontsize=font_size) plt.close('all') fig,ax = plt.subplots() draw_plot(ax,font_size=24) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制一个简单的图表。首先，导入了必要的库和模块。...注意：在代码中，font_size参数的命名与函数定义中的参数名不一致，应该将front_sized改为font_size以保持一致性。

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot((0,0,2),(2,0,0),color="red") #plt.show() list_x=[] list_y=[] #写一个循环，列表里面写值 a=10000 for i in range(a+1): x=1/a*2*i list_x.append(x) #print(list_x) for i in range(a+1): y=(4-list_x[i]**2)**0.5 list_y.append(y) #print(y) plt.plot(list_x,list_y,color="red") #plt.show() import random huaxian_x=[] huaxian_y=[] random_num=random.randint(2,50) for i in range(random_num+1): x=1/random_num*2*i huaxian_x.append(x) #print(list_x) for i in range(random_num+1): y=(4-huaxian_x[i]**2)**0.5 huaxian_y.append(y) for i in range(random_num+1): plt.plot((huaxian_x[i],huaxian_x[i]),(0,huaxian_y[i]),color="red") plt.show() pi_x=[] pi_y=[] rand=random.randint(10_000_000,20_000_000) for i in range(rand+1): x=2/rand*i pi_x.append(x) for i in range(rand+1): y=(4-pi_x[i]**2)**0.5 pi_y.append(y) pi=0 for i in range(rand): pi=pi+(pi_y[i+1]+pi_y[i])*2/rand/2 print("pi:",pi)

导入 matplotlib 库的 pyplot 模块，并将其命名为 plt，用于画图。 python plt.plot((0,0,2),(2,0,0),color="red") 绘制一个由三个点组成的直线段，这三个点分别是 (0, 2)，(0, 0) 和 (2, 0)，...

帮我改写下面的代码，使其表达形式不同但结果不变：# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc，标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

plt.plot(x, normal_distribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution']) ...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。