x = np.linspace(df.min().min(), df.max().max(), 100) plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt1'], std['Tt1']), color='#6699cc', label='Tt1') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt2'], std['Tt2']), color='#99ccff', label='Tt2') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt3'], std['Tt3']), color='#ffcccc', label='Tt3') df.plot.kde()怎么修改颜色

时间: 2023-08-04 11:07:00 浏览: 146
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numpy np.newaxis 的实用分享

你可以在每个 plot 函数中添加一个参数 color 来指定曲线的颜色。例如，要将 Tt1 的曲线颜色改为红色，可以将代码修改为： ``` x = np.linspace(df.min().min(), df.max().max(), 100) plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt1'], std['Tt1']), color='red', label='Tt1') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt2'], std['Tt2']), color='#99ccff', label='Tt2') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt3'], std['Tt3']), color='#ffcccc', label='Tt3') df.plot.kde() ``` 这样就可以将 Tt1 的曲线颜色改为红色了。同理，你可以通过修改 color 参数来改变其他曲线的颜色。
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这这段这段代码这段代码是这段代码是在这段代码是在Python这段代码是在Python中这段代码是在Python中使用这段代码是在Python中使用numpy这段代码是在Python中使用numpy、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D features = df[["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"]] target = data['Vulnerability grade'] # 生成测试数据网格 x = np.linspace(features['feature1'].min(), features['feature1'].max(), 100) y = np.linspace(features['feature2'].min(), features['feature2'].max(), 100) z = np.linspace(features['feature3'].min(), features['feature3'].max(), 100) X_test = np.meshgrid(x, y, z) X_test = np.vstack((X_test[0].flatten(), X_test[1].flatten(), X_test[2].flatten())).T # 绘制预测结果的空间曲面 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(features['feature1'], features['feature2'], features['feature3'], c=target, cmap='coolwarm', label='Training Data') ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2], c=test_predicted, cmap='coolwarm', label='Predicted Data') ax.set_xlabel('Feature 1') ax.set_ylabel('Feature 2') ax.set_zlabel('Feature 3') ax.legend() plt.show()

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# 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2={'max_depth':[15,17,20],'min_samples_leaf':[3,4,5],'min_samples_split':[7,9,10]} model2=DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search=GridSearchCV(model2,parameters2,cv=5) grid_search.fit(x_train,y_train) i=grid_search.best_params_ print(i) # 4.模型训练与拟合 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=15,min_samples_leaf=3,min_samples_split=10) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) # 查看acc分数 from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为：'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support # 计算precision, recall, F1-score, support pre, rec, f1, sup = precision_recall_fscore_support(y_pred, y_test) print("precision:", pre, "\nrecall:", rec, "\nf1-score:", f1, "\nsupport:", sup) features=x.columns importances=model.feature_importances_ df=pd.DataFrame() df['特征名称']=features df['特征重要性']=importances f=df.sort_values('特征重要性',ascending=False) print(f) import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import numpy as np sj = np.linspace(0.5, len(df['特征重要性']), len(df['特征重要性'])) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.bar(x=sj, height=df['特征重要性'], width=0.5, color='r') plt.xticks(rotation=340) xb = df['特征名称'] plt.xticks(sj, xb) plt.title('特征重要性柱图') plt.show() # 混淆矩阵 from sklearn import metrics metrics.plot_confusion_matrix(model, x_test, y_test) plt.show()

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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"