解释plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

时间: 2024-05-25 13:17:19 浏览: 91
JUDE

我一个class类图的例子

这段代码是用来绘制一个直方图的。其中plt.figure(figsize=(4, 3))是设置绘图窗口的大小为4*3，plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red')是绘制直方图，train_set_y是数据集，.T是转置操作，edgecolor='red'是设置边框颜色为红色。plt.xlabel("Class")和plt.ylabel("Count")分别设置x轴和y轴的标签为"Class"和"Count"。plt.tight_layout()是用来调整子图的间距，使其更加紧凑。plt.show()则是将绘制好的图显示出来。
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plt.hist(data1, bins=5, color='red', alpha=0.5, label='数据1') plt.hist(data2, bins=5, color='green', alpha=0.5, label='数据2') plt.legend() 最后，plt.show()会显示绘制的图形。如果需要保存为图片...
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plt.hist(uniform_samples, bins=50, edgecolor='black') plt.title('Uniform Distribution Histogram (0 to 1)') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() **游戏开发**: 在游戏开发中，...

plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

However, based on the code snippet you provided, it appears to be creating a histogram of the target variable "train_set_y" with edges colored in red. The x-axis represents the different classes, ...

pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format df = pd.read_csv("D:/noblemy/diabetes.csv") df.head() plt.hist(df['age'], bins=30, edgecolor='black') plt.title('Age Distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Count') plt.show()

看起来你展示了一段 Python 代码，它使用 pandas ...最后，使用 plt.hist 函数绘制患者年龄分布直方图，并使用 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数添加标题和轴标签，并使用 plt.show 函数显示图形。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码

这段代码实现了一个函数 plot_hist，其目的是绘制数据集中每个特征的直方图。具体实现步骤如下： 1. 导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。 2. 读取名为 "winequality-white.csv" 的文件，将其转换成 ...

f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5)) sns.despine(f) sns.distplot(df['Age'], bins=30)将边框颜色改为黑色

f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5)) # 去除图形右、上边框 sns.despine(f) # 绘制Age变量的直方图，并将边框颜色设置为黑色 sns.distplot(df['Age'], bins=30, hist=True, kde=False, rug=False, ax=ax) for ...

解释每条语句作用def main(): #定义主函数 #主函数 total_time = 100000 #初始化掷骰子的总次数为 10000 roll_list = [] for i in range(total_time): roll1 = roll_dice() roll2 = roll_dice() roll_list.append(roll1 + roll2) # 数据可视化 bins = range(2, 14) plt.hist(roll_list, bins, density=1, edgecolor='black', linewidth=1) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

plt.hist(roll_list, bins, density=1, edgecolor='black', linewidth=1) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() 使用 matplotlib 库将 roll_list 中的点数分布情况...

解释每条语句作用import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): #主函数 total_time = 100000 # 记录骰子的结果 roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) result_arr = roll1_arr + roll2_arr hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14)) print(hist) print(bins) # 数据可视化 plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5) # 设置x轴坐标点显示 tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点'] tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5 plt.xticks(tick_pos, tick_label) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

- plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5)：调用 matplotlib 的 hist() 方法绘制直方图，其中 bins 参数表示直方图的边界，density 参数表示频率归一化...

plt.hist(x=df.年龄,bins=20, color="steelblue", edgecolor="black")

plt.hist 是在 Python 中使用 Matplotlib 库绘制直方图的一个函数。根据您提供的代码片段，这里是在绘制名为 df 的数据框（DataFrame）中“年龄”列的直方图。参数解释如下： - x=df.年龄：指定了直方图的...

解释每条语句作用def roll_dice(): #模拟掷骰子 roll = random.randint(1, 6) return roll def main(): #主函数 total_time = 100000 roll_list = [] for i in range(total_time): roll1 = roll_dice() roll2 = roll_dice() roll_list.append(roll1 + roll2) # 数据可视化 bins = range(2, 14) plt.hist(roll_list, bins, density=1, edgecolor='black', linewidth=1) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if name == 'main': main()

3. 使用 matplotlib 库中的 hist 函数绘制直方图，将 roll_list 中的数据进行可视化。bins 参数表示直方图的箱子数量，这里设置为 2 到 13，表示所有可能的点数。density 参数表示将频率归一化到 1。...

模仿下述代码画出评分与评分人数之间的雷达图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分列数据 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' ratings = data['评分'] # 绘制直方图 plt.hist(ratings, bins=4, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.title('豆瓣电影评分分布') plt.show()

抱歉，雷达图是基于多个维度的数据绘制的图表，与直方图不同，无法直接利用 pandas 和 matplotlib 库绘制。您可以尝试使用第三方库如 echarts 或 plotly 来绘制雷达图。以下是一个使用 echarts 绘制雷达图的简单示例...

mu = 10 # mean of distribution 均值分布 sigma = 3 # standard devition of distribution 标准分布 x = mu + sigma * np.random.randn((2000)) print(x) plt.hist(x,bins=10,color='r',edgecolor = 'b',density=False) #edgecolor:条形的边框颜色 density:是否标准化 plt.show() mu = 10 # mean of distribution 均值分布 sigma = 3 # standard devition of distribution 标准分布 x = mu + sigma * np.random.randn((2000)) print(x) plt.hist(x,bins=50,color='r',edgecolor = 'b',density=False) #edgecolor:条形的边框颜色 density:是否标准化 plt.show()

通过plt.hist()函数绘制直方图，其中x为数据，bins为直方图的条数，color为条形的填充颜色，edgecolor为条形的边框颜色，density表示是否标准化。在代码中，两次绘制直方图的区别在于bins的数量不同，第一次为10个，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math data = np.load('dataset_em.npy') mu0 = np.array([np.mean(data) - 1, np.mean(data) + 1]) sg0 = np.array([1.0, 1.0]) w0 = [0.5, 0.5] ary_mu = [mu0] ary_sg = [sg0] ary_w = [w0] x = np.arange(-10, 15, 0.1) def pdf_gauss(x, mu, sg): c = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) p = c / sg * np.exp(-0.5 * ((x - mu) / sg) ** 2) return p def gauss_mix_pdf(w, x, mu, sg): p = w[0] * pdf_gauss(x, mu[0], sg[0]) + w[1] * pdf_gauss(x, mu[1], sg[1]) return p for j in range(0, 100): mu = ary_mu[j] sg = ary_sg[j] w = ary_w[j] gama = [] for i in (0, 1): b = w[i] * pdf_gauss(data, mu[i], sg[i]) c = gauss_mix_pdf(w, data, mu, sg) gama.append(b / c) gama_sum0 = np.sum(gama[0]) gama_sum1 = np.sum(gama[1]) new_mu = [np.sum(data * gama[0]) / gama_sum0, np.sum(data * gama[1]) / gama_sum1] new_sg = [np.sqrt(np.sum(gama[0] * np.power(data - new_mu[0], 2)) / gama_sum0), np.sqrt(np.sum(gama[1] * np.power(data - new_mu[1], 2)) / gama_sum1)] # 第二个数太大了 new_w = [gama_sum0 / data.shape[0], gama_sum1 / data.shape[0]] ary_mu.extend([new_mu]) ary_sg.extend([new_sg]) ary_w.extend([new_w]) del gama y = gauss_mix_pdf(ary_w[100], x, ary_mu[100], ary_sg[100]) plt.figure() plt.hist(data, bins=100, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7, density=True) plt.plot(x, y) plt.show() 请逐句详细解释这段代码

plt.hist(data, bins=100, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7, density=True) plt.plot(x, y) plt.show() 画出最终的 GMM 模型和数据的分布直方图。其中 y 为高斯混合分布的概率密度函数，ary_w...

plt.hist(diabetes['age'],bins=10,edgecolor='k')什么意思

这段代码使用了 matplotlib 库中的 hist 函数来绘制糖尿病数据集中 age 特征的直方图。具体参数含义如下： - diabetes['age']：表示取出数据集 diabetes 中的 age 特征，即病人的年龄数据。 - bins=10...

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plt.hist函数是用来绘制直方图的，其参数如下： - x：要绘制直方图的数据，可以是一个一维数组或者一个列表。 - bins：直方图的柱子数量，默认为10。可以是一个整数，表示柱子的数量，也可以是一个序列，表示每个...

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plt.hist()

plt.hist() 是 Matplotlib 库中用于绘制直方图的函数。直方图是一种可视化工具，用于显示数据的分布情况。它将数据分成一系列的间隔，然后统计每个间隔中数据出现的频数，并将结果以柱状图的形式展现出来。 函数的...

plt.hist纵坐标设置

plt.hist(data, bins, histtype='bar', rwidth=0.8, color='blue', edgecolor='black') plt.ylabel('Frequency/Counts') plt.show() 其中，data 是你要绘制直方图的数据，bins 是直方图的柱数，histtype、...

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