plot、scatter、hist、bar、pie、imshow、contour、subplots、legend、xlabel、ylabel、title 在matplotlib是干什么用的

时间: 2023-05-13 07:04:55 浏览: 217
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Python Matplotlib库plot函数画图 标签、颜色、线型、标题等控制

这些都是matplotlib中常用的绘图函数，分别用于绘制不同类型的图形，如plot用于绘制折线图，scatter用于绘制散点图，hist用于绘制直方图，bar用于绘制柱状图，pie用于绘制饼图，imshow用于绘制图像，contour用于绘制等高线图，subplots用于创建多个子图，legend用于添加图例，xlabel和ylabel用于添加坐标轴标签，title用于添加图表标题。
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用for循环，函数length, eval, plot, axis, title, xlabel, ylabel。

axis()函数调整图形的坐标轴范围，title(), xlabel(), 和 ylabel()分别设置图表的标题、X轴标签和Y轴标签： python plt.figure() plt.axis([0, 10, 0, 100]) plt.title('My Graph') plt.xlabel('X-axis'...

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使用matplotlib优化下面的代码，绘制stack图，可以使用的函数包括：plot、stackplot、xlabel、ylabel、title、legend 。import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping =[7,8,6,11,7] eating = [2,3,4,3,2] working =[7,8,7,2,2] playing = [8,5,7,8,13] # YOUR CODE HERE raise NotImplementedError() plt.show()

以下是优化后的代码，使用了stackplot函数绘制堆叠图，同时使用了xlabel、ylabel、title和legend函数添加图表的标签和注释： python import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping =[7,8,6,11,...

def scatter_plot(): fig_window=tk.Toplevel(frame_plt) fig_window.title('散点图') if data is not None and x_col is not None and y_col is not None: x=data[x_col] y=data[y_col] fig,ax=plt.subplots() ax.scatter(x,y) ax.set_title("Scatter Plot") ax.set_xlabel(x_col) ax.set_ylabel(y_col) canvas=FigureCanvasTkAgg(fig,fig_window) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP,fill=tk.BOTH,expand=1) else: tk.messagebox.showerror('错误','数据不能为空')

如果输入的数据(data)、x轴数据(x_col)和y轴数据(y_col)不为空，则从数据中取出x和y，然后使用matplotlib.pyplot.scatter()函数绘制散点图。最后，将绘制好的图形显示在窗口中。如果数据为空，则弹出一个错误提示框...

解释这段代码 hist = pd.DataFrame(history.history) hist['epoch'] = history.epoch plt.figure() plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss [MSE]') plt.plot(hist['epoch'], hist['mse'],label='mse') plt.legend() plt.show()

这段代码是用来画出训练模型的历史...然后创建一个Matplotlib图表，横轴为epoch数，纵轴为MSE（均方误差） loss损失值，通过plt.plot()方法绘制出mse loss在训练过程中的变化曲线。最后加入图例和标签，并展示图表。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...

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plt.scatter(data['MEDV'], data['B'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('B') plt.title('Scatter plot of MEDV and B') plt.show() plt.scatter(data['MEDV'], data['LSTAT'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('LSTAT') plt.title('Scatter plot of MEDV and LSTAT') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图，第二段代码绘制了'MEDV'和'LSTAT'之间的散点图。在绘制散点图时，'MEDV'被设置为横坐标，而'B'和'LSTAT'被设置...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('关键词-数据.xls') # 统计帖子数量并进行可视化展示 keyword_counts = data['关键词'].value_counts() plt.bar(keyword_counts.index, keyword_counts.values) plt.xlabel('关键词') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('不同关键词下的帖子数量') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 分析点赞数、收藏数和评论数的分布情况 likes = data['点赞'] collects = data['收藏'] comments = data['评论数'] fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].hist(likes, bins=20) axes[0].set_xlabel('点赞数') axes[0].set_ylabel('帖子数量') axes[0].set_title('点赞数分布') axes[1].hist(collects, bins=20) axes[1].set_xlabel('收藏数') axes[1].set_ylabel('帖子数量') axes[1].set_title('收藏数分布') axes[2].hist(comments, bins=20) axes[2].set_xlabel('评论数') axes[2].set_ylabel('帖子数量') axes[2].set_title('评论数分布') plt.tight_layout() plt.show() # 分析帖子发布时间的分布情况 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) data['月份'] = data['日期'].dt.month month_counts = data['月份'].value_counts().sort_index() plt.plot(month_counts.index, month_counts.values) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('帖子按月份的发布数量变化') plt.xticks(range(1, 13)) plt.show()

这段代码主要是对关键词数据进行分析和可视化展示。首先，通过读取Excel文件，获取...这段代码使用了pandas库和matplotlib库进行数据处理和可视化。你可以根据自己的需求修改代码或添加其他分析方法和图表展示方式。

%matplotlib inline fig, axes = plt.subplots(1,4) iris_df.plot(kind='box', ax=axes, subplots=True, title='All feature boxplo axes[0].set_ylabel(iris_df.columns[0]) axes[1].set_ylabel(iris_df.columns[1]) axes[2].set_ylabel(iris_df.columns[2]) axes[3].set_ylabel(iris_df.columns[3]) fig.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1) fig.show()语法错误

iris_df.plot(kind='box', ax=axes, subplots=True, title='All feature boxplot') axes[0].set_ylabel(iris_df.columns[0]) axes[1].set_ylabel(iris_df.columns[1]) axes[2].set_ylabel(iris_df.columns[2]) ...

xlabel和ylabel？

xlabel 和 ylabel 是 Matplotlib 库中用于设置坐标轴标签的函数。 xlabel 函数用于设置 x 轴标签，例如： python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot...

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()

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，第三个子图使用了pie函数绘制饼图，第四个子图使用了bar函数绘制堆叠柱状图。同时，代码中也使用了plt.subplots_adjust函数调整子图...

matplotlib subplots

下面是关于matplotlib subplots的介绍和演示： matplotlib中的subplots函数可以在一个figure中创建多个子图，其调用格式为： python fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, sharex=False, sharey=False) ...

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()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制线图和散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的线图。通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，...

请解释下import matplotlib.pyplot as plt # 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(data['rating'], bins=10) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Ratings') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(data['rating']) plt.ylabel('Rating') plt.title('Box Plot of Ratings') plt.show() # 绘制时间的趋势折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['time'], data['rating']) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Rating') plt.title('Rating over Time') plt.show()

- 绘制直方图：使用plt.hist()函数，传入数据框data中的'rating'列作为参数，bins参数指定直方图的分组数，xlabel()函数和ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数...

data1.Age.plot (kind = 'hist', bins = 9, color = 'steelblue', edgecolor = 'black' , normed = True, label = '直方图'） #绘制核密度图 data1.Age.plot (kind ="kde", color = 'red',label = '核密度图'） #添加×轴和y轴标签 plot.xlabel（'年龄') plot.ylabel（'核密度值') #添加标题 plot.title('Age密度直方图') #显示图例 plot.legend() # 显示图形 这段代码哪里有问题

因为在 Pandas 的最新版本（1.0.0及以后），normed已经被弃用，应该使用 density 参数来控制是否将直方图标准化。 所以，正确的代码应该是： data1.Age.plot(kind='hist', bins=9, color='steelblue', ...

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