import matplotlib.pyplot as plt import random data = [(i, random.randint(0, 100)) for i in range(10)] x = [item[0] for item in data] y = [item[1] for item in data] plt.plot(x, y, marker='o') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()为什么这个代码是折线图而不是散点图

时间: 2024-02-18 16:59:51 浏览: 51
这个代码是绘制折线图而不是散点图的原因在于,plt.plot()函数默认会将传入的数据点按照顺序连接起来,形成一个折线图。如果想要绘制散点图,可以将plt.plot()函数的第三个参数marker设置为'.'或者其他散点形状,例如marker='o'表示绘制圆形的散点图。 因此,如果想要将上述代码改为散点图,只需要将plt.plot()函数的marker参数改为'.',即可得到散点图,例如: ``` import matplotlib.pyplot as plt import random data = [(i, random.randint(0, 100)) for i in range(10)] x = [item[0] for item in data] y = [item[1] for item in data] plt.plot(x, y, marker='.') # 将marker参数改为'.' plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() ``` 运行该代码,即可看到使用圆形散点图的图表。
相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import random data = [(i, random.randint(0, 100)) for i in range(10)] x = [item[0] for item in data] y = [item[1] for item in data] plt.plot(x, y, marker='o') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()把这里面的形状点改成五角星

您可以将代码中的'marker'参数从'o'改为'p',这样就可以将形状点改为五角星了。修改后的代码如下: ``` import matplotlib.pyplot as plt import random data = [(i, random.randint(0, 100)) for i in range(10)] x = [item[0] for item in data] y = [item[1] for item in data] plt.plot(x, y, marker='p') # 将形状点改为五角星 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() ``` 运行该代码,即可看到使用五角星作为形状点的折线图。

import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 # data = [] # for i in range(10): # data.append(random.randint(1, 100)) X=[30, 60, 90, 120, 150, 180, 210] Y1=[0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.9] Y2=[1.5, 11.3, 25.7, 58.3, 202.6, 345.2, 456.6] # 绘制直线图 # plt.plot(range(1, 11), data) plt.plot(X, Y1, label='“多轮循环探索”运行时间') plt.plot(X, Y2, label='最优算法运行时间') plt.xlabel("t_i数量/个") plt.ylabel("时间/min") # plt.title() plt.legend() plt.show(),错在哪里,为什为labelh和x,y轴的名称中不能显示汉字?如何能把ti中i放在t的下角标处

这段代码存在几个错误: 1. 需要在 import random 之后和 import matplotlib.pyplot as plt 之前加上换行符。 2. `Y1` 和 `Y2` 的数值中包含了中文引号,需要将其替换为英文引号。 3. 在 `plt.xlabel("t_i数量/个")` 和 `plt.ylabel("时间/min")` 中使用了中文字符,需要在代码开头添加 `# -*- coding: utf-8 -*-`,以指定编码格式为 utf-8。 4. 想要将 ti 中的 i 放在 t 的下角标处,可以使用 LaTeX 语法,将 `plt.xlabel("t_i数量/个")` 改为 `plt.xlabel("$t_{i}$数量/个")`,即可实现。 以下是修改后的代码: ```python import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 # data = [] # for i in range(10): # data.append(random.randint(1, 100)) X=[30, 60, 90, 120, 150, 180, 210] Y1=[0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.9] Y2=[1.5, 11.3, 25.7, 58.3, 202.6, 345.2, 456.6] # 绘制直线图 # plt.plot(range(1, 11), data) plt.plot(X, Y1, label='多轮循环探索运行时间') plt.plot(X, Y2, label='最优算法运行时间') plt.xlabel("$t_{i}$数量/个") plt.ylabel("时间/min") # plt.title() plt.legend() plt.show() ``` 运行后,可以得到正确的图形,并且 x 轴的标签中 ti 的下角标也已经显示出来了。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错,请修改

详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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