plt.plot(np.arange(len(pre1)),pre_data,'-*')有*图型还有什么

时间: 2024-03-30 08:37:09 浏览: 59
DATA

数据准备的提前data类型

在Matplotlib库中，`plt.plot()`函数中的第三个参数表示绘图符号的样式，常用的符号如下： - `-` 实线 - `--` 短横线 - `-.` 点划线 - `:` 虚线 - `.` 点 - `o` 圆圈 - `v` 倒三角形 - `^` 正三角形 - `<` 左三角形 - `>` 右三角形 - `1` 三叉符号 - `2` 倒立的三叉符号 - `3` 左面的三叉符号 - `4` 右面的三叉符号 - `s` 正方形 - `p` 五边形 - `h` 六边形 - `H` 六边形 - `+` 加号 - `x` 叉号 - `D` 菱形 - `d` 窄的菱形 - `|` 竖直线 - `_` 水平线 例如，`plt.plot(np.arange(len(pre1)), pre_data, '-*')`中的`-*`表示以实线为主，点标记为副的符号样式。
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Python的matplotlib绘图如何修改背景颜色的实现

t = np.arange(0, 30, dt) nse1 = np.random.randn(len(t)) # white noise 1 nse2 = np.random.randn(len(t)) # white noise 2 s1 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1 s2 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse2 s3...

data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y,\ test_size=0.2, random_state=8) # 测试集占20%，随机数种子：8 # 建立模型 model=Sequential() # 10个神经元进行线性拟合 model.add(Dense(10,input_shape=(13,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam',loss='mse') # 训练2500次 history=model.fit(x_train,y_train,epochs=250) # 绘制损失函数图像 plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() # 测试 y_fit=model.predict(x_test) plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(np.arange(len(y_test)),y_test,color='r') plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':') plt.show()请解释每行代码

1. data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv'): 读取名为boston_house_prices.csv的...17. plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':'): 绘制模型的预测值。 18. plt.show(): 显示图形。

import numpy as np import pylab as plt a=1-0.2**(1/12);m=1.109*10**5 w3=17.86;w4=22.99 X=[];Z=[];N=[] for k in np.arange(0,0.875,0.001): x1=1.22*10**11*(1-1/(m*(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**24*(1/2+(1-a-k)**8*(1-a)**4))) x2=(1-a)**12*x1;x3=(1-a)**12*x2 x4=(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**4*x3 X.append([x1,x2,x3,x4]) n=m*(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**24*(1/2+(1-a-k)**8*(1-a)**4)*x1 N.append(n) z=(0.42*k*w3*(1-(1-a-0.42*k)**8)/(a+0.42*k)*x3+k*w4*(1-(1-a-k)**8)/(a+k)*x4) Z.append(z) mz=max(np.array(Z));ind=np.argmax(Z) k4=0.001*ind;k3=0.42*k4 print('最大生产量:',mz) print('各年龄组鱼群数:',X[ind]) print('k4=',k4);print('k3=',k3) plt.rc('text',usetex=True);plt.rc('font',size=16) plt.plot(np.arange(0,0.875,0.001),Z) plt.ylabel('$z$',rotation=0) plt.xlabel('$k$');plt.show()

这段代码看起来是用于模拟鱼群数量和生产量的变化情况，并绘制了相应的图形。 代码中定义了一些参数和变量，然后使用循环计算了不同年龄组的鱼群数量和生产量。计算结果存储在列表 X、Z 和 N 中。 最后，...

解释plt.plot(y_pred, label='预测值', color='#BCE6E1') plt.plot(y_true, label='真实值', color='#FFFF77') # b8ccfe#FFFF77#FF8888#00FF99#5599FF#CD853F#FFB6C1 colors = ['#E8FAFC', '#79E4EF','#09484F'] q = quantiles[19] c = colors[0] conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred)) plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1,edgecolor='none',label = "置信区间")

- plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1, edgecolor='none', label="置信区间") 绘制置信区间的填充图形，其中 np.arange(len(y_pred)) 是 x 轴的...

分析代码path = '../input/' df_1 = pd.read_csv(path+'set_a.csv') df_1.head() data_dir = '../input/set_a' audio_files = glob(data_dir+'/*.wav') len(audio_files) audio, sfreq = lr.load(audio_files[0]) time = np.arange(0,len(audio))/sfreq fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time,audio) audio, sfreq = lr.load(audio_files[1]) time = np.arange(0, len(audio))/sfreq plt.plot(time,audio) for file in range(0, len(audio_files),1): audio, sfreq = lr.load(audio_files[file]) fig,ax = plt.subplots() time = np.arange(0,len(audio))/sfreq ax.plot(time,audio) plt.show()

这段代码主要是读取一个包含音频文件路径的 CSV 文件，并使用 Librosa 库加载并可视化这些音频文件。...然后使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形，并使用 show() 方法显示图形。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

这是一段 Python 代码，使用了 numpy 和 matplotlib.pyplot 两个库。这段代码定义了一个函数 f(t)，并使用该函数在两个子图中绘制了不同的图形。 第一个子图中使用蓝色圆点...最后使用 plt.show() 显示了绘制的图形。

分析以下代码是如何运行的import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

然后，使用np.arange()函数创建两个数组t1和t2分别从0到5，步长分别为0.1和0.02。接下来，创建一个1行2列的图形窗口，并在第一个子图中绘制蓝色的离散点图和黑色的连续曲线，分别使用t1和t2作为x轴，f(t1)和f(t2)...

#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码

t = np.arange(len(X_test)) 创建一个长度为X_test长度的等差数列，用于表示X_test数据的序号。 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') 绘制y_test曲线，使用红色表示，线宽为2，标签...

plot(np.arange(0,990),unwrap(-np.angle(Hf2[:990]))) plt.plot(np.arange(1060,2048),np.unwrap(-np.angle(Hf2[1060:2048]))) plt.axvline(x=990, c="r", ls="--", lw=2) plt.axvline(x=1060, c="r", ls="--", lw=2)改为matlab代码

plot(0:989,unwrap(-angle(Hf2(1:990)))) hold on plot(1060:2047,unwrap(-angle(Hf2(1060:2048)))) xline(990,'r--','LineWidth',2) xline(1060,'r--','LineWidth',2) 其中，plot 函数用于绘制曲线，unwrap...

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') ax.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_...

f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') client_data = collections.OrderedDict() for i in range(6): client_data[f'client_{i}'] = ( train_images[i*1000:(i+1)*1000], train_labels[i*1000:(i+1)*1000]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_data[f'client_{i}']: images, labels = example #label = labels.numpy() plot_data[label].append(labels) for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])如何修改这段代码使之正确

这段代码用于创建一个名为"f"的图形对象，大小为12x7，然后设置图形对象的标题为"Label Counts for a Sample of Clients"。接着定义了一个名为"client_data"的有序字典，并使用循环语句将六个客户端的数据存储到其中...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(221,title="No 1 ",xticks=np.arange(6)) plt.plot((2,4),(3,6),c='g') plt.subplot(223,xlabel='Number',ylabel='Value') plt.plot((1,2),(4,3),c='b') plt.subplot(224,facecolor='#00FFFF') plt.plot((1,2),(3,4),c='y') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 绘制了一个包含三个子图的图形。第一个子图是一个 2x2 布局中的左上角子图，用绿色的线条连接了两个点。第二个子图是一个 2x2 布局中的左下角子图，设置了 x 轴和 y 轴的标签，并用蓝色的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from keras import backend as K from keras.models import Model from sklearn.cluster import KMeans # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=200, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() #预测结果 trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX)可视化模型结构代码

以下是可视化模型结构的代码： python from keras.utils.vis_utils import plot_model ...上述代码会将模型结构绘制成一个图形，并保存为名为"model.png"的文件。你可以在代码中修改文件名来更改保存的文件名。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置中文字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置负号显示正常 x = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) y = x ** 2 z = x ** 3 fig = plt.figure(1) #创建画布 plt.plot(x, y, "r") #根据x和y值绘制红色曲线 _____________ (x, z, "g*:") #根据x和z值绘制带绿色星号的虚线 plt.axis('scaled') #设置x轴y轴按实际比例显示 plt.title("二次及三次函数") #设置标题 plt.xlabel("x轴坐标") #设置x轴的名称 _____________ ("y轴坐标") #设置y轴的名称 plt.xlim(-2, 2) #设置x轴的范围 _____________ (-4, 4) #设置y轴的范围 plt.xticks([-2, -1, 0, 1, 2]) #设置x轴刻度 plt.legend(labels=['y=x^2', 'y=x^3']) #设置图例 _____________ #显示图形 fig.savefig('myfig1.png') #保存图片文件

x = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) y = x ** 2 z = x ** 3 fig = plt.figure(1) #创建画布 plt.plot(x, y, "r") #根据x和y值绘制红色曲线 plt.plot(x, z, "g*:") #根据x和z值绘制带绿色星号的虚线 plt.axis('scaled') ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

nums = np.arange(1, 101) fig, axes = plt.subplots(2, 2) ax1 = axes[0, 0] ax2 = axes[0, 1] ax3 = axes[1, 0] ax4 = axes[1, 1] ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums ** 2) ax4....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import * a=2 #生成数据 t=np.arange(0,2*pi+0.1,0.1) x=a*(np.cos(t))**3 y=a*(np.sin(t))**3 theta = np.linspace(0,2*np.pi) m=2*np.cos(theta)+2 n=2*np.sin(theta)+2 #绘制图形 plt.plot(m,n,label='circle',color='r') plt.plot(x,y,label="sketch the curve",color='b') plt.xlabel("x") #x轴的标签 plt.ylabel("y") #y轴的标签 plt.title('curve') #指定坐标系范围 plt.xlim(-2,4.2) plt.ylim(-2,4.2) plt.legend() plt.show()我如何将这串代码在centos7上面运行

1. 安装Python: sudo yum install python36 2. 安装numpy和matplotlib： sudo pip3 install numpy sudo pip3 install matplotlib 3. 在终端中运行代码： python3 文件名.py 注意，要...

请解释下列代码的含义：#此函数用于可视化 def draw_Image(WaveFunction,ProbablityDensity): x_points2 = np.arange(xstart,xend+h,h) plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.subplot(1,2,1) #波函数图像绘制 plt.title('Wavefuction') plt.plot(x_points2,WaveFunction,'r') plt.subplot(1,2,2) #概率密度图像绘制 plt.title('ProbabilityDensity(Ψ^2)') plt.plot(x_points2,(1/a)*np.square(ProbablityDensity),'g')

在函数内部，首先使用np.arange函数生成一个用于表示x轴取值范围的数组x_points2。然后，使用plt.figure函数创建一个大小为(10,4)的画布，并使用plt.subplot函数创建一个带有两个子图的图形。在第一个子图中...
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模拟IC设计在无线通信中的五大机遇与四大挑战深度解读

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