plt.plot()的 marker参数取值

时间: 2023-07-23 12:56:42 浏览: 105
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参数的提取

`plt.plot()`的`marker`参数可以取以下值： - `"."`: 点 - "," : 像素 - "o": 圆圈 - "v": 倒三角形 - "^": 正三角形 - "<": 左三角形 - ">": 右三角形 - "1": 下箭头 - "2": 上箭头 - "3": 左箭头 - "4": 右箭头 - "s": 正方形 - "p": 五边形 - "P": 六边形 - "*" : 星号 - "h": 六边形1 - "H": 六边形2 - "+" : 加号 - "x": X形 - "X": X形 - "D": 菱形 - "d": 瘦菱形 - "|" : 竖线 - "_" : 横线
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特征参数提取

通过matlab语言可以将红外图像的特征参数提取出来，例如：温度的极值，平均值，最值等。。。已经经过txt文档验证执行
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

- plt.plot(squares)直接绘制折线图，无需额外的参数，因为默认情况下，plt.plot()会按顺序连接点。 - 同样，plt.savefig('zhexiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')将折线图保存为PNG文件。 3. **补充...

plt.plot所有参数

以下是plt.plot()函数的常用参数： 1. x：x轴数据，可以是一个数组或者列表。 2. y：y轴数据，可以是一个数组或者列表。 3. c：折线或者散点的颜色，可以使用RGB或者英文单词。 4. lw：线条的宽度。 5. ls：线条...

plt.plot函数参数

plt.plot函数是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数，它的常用参数如下： - x：表示折线图中的x轴数据，可以是一个数组或列表。 - y：表示折线图中的y轴数据，可以是一个数组或列表。 - linestyle：表示折线的样式...

plt.plot各参数

plt.plot函数有多个参数，下面是对这些参数的介绍： 1. *args：x和y的数据，可以传入多个序列，表示绘制多个线条。参数可以是列表、数组、Series等可迭代对象。 2. **kwargs：其他关键字参数，用于控制线条的样式...

python中plt.plot绘图参数

以下是一些常用的plt.plot()函数参数： - linewidth（或缩写lw）：设置折线的线宽。 - linestyle（或缩写ls）：设置折线的线型，常见的取值包括： - '-'：实线 - '--'：虚线 - ':'：点线 - '-.'...

解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

3. plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None')：这一行代码使用 plt.plot() 函数来绘制散点图。x1[i] 和 x2[i] 分别是第 i 个样本点的两个特征值，colors[l] 和 markers[l]...

python plt.plot参数

plt.plot 是 Matplotlib 库中用于绘制折线图的函数。...plt.plot(x, y, label='line', color='r', linestyle='--', linewidth=2, marker='o', markersize=8, alpha=0.8, zorder=2) plt.legend() plt.show()

plt.plot有什么参数

plt.plot函数的参数如下： - x：x轴数据，可选参数，如果指定，则y轴数据必须指定。 - y：y轴数据，可选参数，如果指定，则x轴数据必须指定。 - color：指定线条颜色，可选参数，如“r”代表红色，“g”代表绿色等...

df['day'] = df['ordertime'].dt.day xx = df.groupby('day')['amount'].sum().index yy_1 = df.groupby('day')['amount'].sum().values/10000 yy_2 = df.groupby('day')['paid'].sum().values/10000 yy_3 = df.groupby('day')['refund'].sum().values/10000 plt.plot(xx,yy_1,label='Order Amount',color='red',marker='+') plt.plot(xx,yy_2,label='Payment Amount',color='green',marker='o') plt.plot(xx,yy_3,label='Refund Amount',color='blue',marker='.') plt.xlabel('day') plt.ylabel('money(10000yuan)') plt.show()帮我优化代码和加上注释

plt.plot(xx, yy_2, label='Payment Amount', color='green', marker='o') plt.plot(xx, yy_3, label='Refund Amount', color='blue', marker='.') # 添加 x 和 y 轴的标签 plt.xlabel('day') plt.ylabel('money ...

plt.plot()的参数说明

plt.plot()函数是Matplotlib库中用于绘制线图的函数，它有多个参数可以进行配置，以下是其中一些常用参数的说明： - x：x轴上的数据点，可以是一个列表、数组或Series。 - y：y轴上的数据点，可以是一个列表、数组...

plt.plot()函数怎么用

接下来，深入探讨plt.plot()函数的使用方法及其相关参数设置，并通过示例加深理解。 plt.plot()函数的基本使用非常简单，其最基础的形式接收两个列表作为参数，分别代表x轴和y轴的数据点，然后根据这些数据点绘制...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 plt.title(" 参数方程曲线 ") # 显示图表标题 # 设置 y 轴的取值范围 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号 W0=int(input('请输入W0的值：')) H0=int(input('请输入H0的值：')) t=np.arange(0,2*np.pi,0.01) x=2*W0/3*(np.cos(t)*np.cos(t)*np.cos(t)+np.sin(t)) y=2*H0/3*(np.sin(t)*np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) plt.plot(x,y,marker='.') plt.show()

这是一段 Python 代码，用于绘制参数方程曲线。...在接下来的两行代码中，使用了参数方程计算出曲线上的 x 和 y 坐标值，最后使用 plot 函数绘制曲线，并通过 marker 参数设置点的形状。最后使用 show 函数显示图表。

帮我改正这个代码 以显示参数方程的图像import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 plt.title(" 参数方程曲线 ") # 显示图表标题 # 设置 y 轴的取值范围 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号 W0=int(input('请输入W0的值：')) H0=int(input('请输入H0的值：')) t=np.arange(0,2*np.pi,0.01) x=2*W0/3*(np.cos(t)*np.cos(t)*np.cos(t)+np.sin(t)) y=2*H0/3*(np.sin(t)*np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) plt.plot(x,y,marker='.') plt.show()

plt.plot(x, y, marker='.') plt.axis('equal') # 设置 x 和 y 的坐标范围相同 plt.xlabel('x = 2W0/3(cos^3(t) + sin(t))') # 设置 x 轴标签 plt.ylabel('y = 2H0/3(sin^3(t) + cos(t))') # 设置 y 轴标签 plt.show...

plt.plot(x,y,color="blue",linewidth=2)还有什么参数请介绍一下

除了 color 和 linewidth 参数，plt.plot() 还有很多其他可选参数可以用来自定义绘图。下面是一些常用的参数： - linestyle：线条样式，如实线（-）、虚线（--）、点线（:）等。 - marker：数据点...

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

plt.plot(lr_11.coef_.T, marker='o', label="C={:.3f}".format(C)) plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90) xlims = plt.xlim() plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1]) plt.xlim...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

plt.plot(range(2, 12, 1), score) # 绘制轮廓系数图像 plt.show() # 显示图像 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X[:, 1:3]) # 聚类模型 label_pred = kmeans.labels_ # 获取聚类标签 print...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

轮廓系数法则使用轮廓系数来度量聚类的有效性，它的基本思想是聚类效果越好，同一聚类类别内部的数据点越紧密，不同聚类类别之间的数据点越分散，因此轮廓系数的取值范围在 [-1, 1] 之间，越接近 1 表示聚类效果越好...

import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 定义目标函数 def objective(x): return (x[0] - 2)**2 + (x[1] - 3)**2 # 定义约束条件 def constraint(x): return x[0] + x[1] - 4 # 定义拉格朗日函数 def lagrangian(x, lambda_): return objective(x) + lambda_ * max(0, constraint(x)) # 定义拉格朗日函数的梯度 def lagrangian_gradient(x, lambda_): return np.array([2 * (x[0] - 2) + lambda_, 2 * (x[1] - 3) + lambda_]) # 定义约束条件的梯度 def constraint_gradient(x): return np.array([1, 1]) # 定义初始点和初始拉格朗日乘子 x0 = np.array([0, 0]) lambda0 = 0 # 定义迭代过程记录列表 iteration_history = [] # 定义迭代回调函数 def callback(xk): iteration_history.append(xk) # 使用牛顿拉格朗日法求解优化问题 result = minimize(lagrangian, x0, args=(lambda0,), method='Newton-CG', jac=lagrangian_gradient, hessp=constraint_gradient, callback=callback) # 输出结果 print('拟合结果：') print('最优解：', result.x) print('目标函数值：', result.fun) print('约束条件：', constraint(result.x)) # 绘制迭代过程图 import matplotlib.pyplot as plt iteration_history = np.array(iteration_history) plt.plot(iteration_history[:, 0], iteration_history[:, 1], marker='o') plt.xlabel('x1') plt.ylabel('x2') plt.title('Iteration History') plt.show()

使用 minimize 函数进行求解时，传入的参数包括目标函数、初始点 x0、初始拉格朗日乘子 lambda0、方法 method、拉格朗日函数的梯度 jac、约束条件的 Hessian 矩阵乘向量函数 hessp 以及迭代回调函数 callback。...

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