plt.plot()的 marker参数取值

时间: 2023-07-23 21:56:42 浏览: 112
`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
相关问题

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和属性。常用的参数包括： - color：线条的颜色，可以使用颜色名称或十六进制颜色代码。 - linestyle：线条的样式，可以使用'-'表示实线，'--'表示虚线，':'表示点线等。 - linewidth：线条的宽度。 - marker：数据点的标记样式，可以是'o'表示圆圈，'s'表示正方形等。 - markersize：数据点标记的大小。 - label：线条的标签，用于图例显示。 - alpha：线条的透明度，取值范围为0到1。 - linestyle：线条的样式，可以使用'-'表示实线，'--'表示虚线，':'表示点线等。 - marker：数据点的标记样式，可以是'o'表示圆圈，'s'表示正方形等。 - markersize：数据点标记的大小。 - label：线条的标签，用于图例显示。 以上是plt.plot函数的一些常用参数，可以根据需要来进行调整。

plt.plot所有参数

`plt.plot()`是Matplotlib库中用于绘制2D图形的函数之一，常用于绘制折线图、散点图等。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：线条的样式，例如'--'表示虚线，'-'表示实线等。 6. marker：散点的形状。 7. markersize：散点的大小。 8. markeredgecolor：散点边缘的颜色。 9. markerfacecolor：散点内部的颜色。 10. label：图例中显示的文本。 11. alpha：透明度，取值范围为0~1之间。 12. linestyle：线型，例如'--'表示虚线，'-'表示实线等。 以上是`plt.plot()`函数的常用参数，当然还有其他参数可以使用，具体可以参考Matplotlib官方文档。
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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...

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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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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩