背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中使用子图。使用子图，以便我们可以以更面向对象的方式使用Matplotlib。...我们将学习如何使用子图来绘制我们在之前的文章中关于开发语言工资的数据图表，然后我们将学习如何使用子图在一个图上创建多个图。让我们开始吧... ?...入门实例 首先我们从data.csv文件中读取数据，进行绘制： ?...'] dev_salaries = data['All_Devs'] py_salaries = data['Python'] js_salaries = data['JavaScript'] #创建子图...font_manager.\ FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf') ax1.legend() ax1.set_title('年龄的平均薪水图
任务描述： 使用pandas的DataFrame对象绘制饼状图，每列数据分别创建单独的轴域，然后使用matplotlib对已绘制的图形进行设置，设置饼状图中扇形外侧的文本标签，设置图例位置。
安装pandas： pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中，对指定数据进行分析，所以需要用到pandas； 对指定数据分析后绘制饼形图，需要用到Matplotlib模块的...labels 饼形图标签说明 colors 饼形图的填充色 autopct 自动添加百分比显示 pctdistance 设置百分比标签与圆心的距离 shadow 是否添加饼形图的阴影效果 labeldistance...设置各扇形标签与圆心的距离 startangle 设置饼形图的初始摆放角度 radius 设置饼图的半径 counterclock 是否让饼图逆时针显示 wedgeprops 设置饼图内外边界的属性...'金额'.values.tolist() 设置饼形图每块的颜色： colors = 'cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold' 饼图绘制： patches...模块的pie()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def
语法 for i in range(n): # do something 一个“for”循环，它多次运行一组特定的指令，由 0 到 'n−1' 的范围表示，并在每次迭代的循环内执行一个操作或一组操作...第 5 步：结束 方法 方法1：绘制时间与输入大小的关系 方法2：绘制运算与输入大小的关系 方法1：绘制时间与输入大小的关系 例 import time import matplotlib.pyplot...我们将在这些列表中存储我们希望测试的输入大小及其各自的执行时间。 “for”循环用于遍历一系列输入大小。在这种情况下，循环将从 1000 运行到到达 11000 之前，以 1000 的步长递增。...我们在调用过程之前使用 'time.time（）' 开始一个秒表，并在子例程被执行后直接结束它。接下来，我们将时间间隔保存在称为“execution_period”的变量中。...结论 总之，使用Matplotlib掌握Python中的时间复杂性和可视化对于任何寻求创建高效和最佳软件解决方案的程序员来说都是一项宝贵的技能。
它使用列表理解来迭代目录中的文件，并仅过滤那些以“.jpg”扩展名结尾的文件。...绘制图像： 以下代码行迭代随机选择的图像，使用 PIL ( Image.open()) 打开每个图像，然后用于matplotlib.pyplot创建显示所选图像的子图网格。...绘制推断图像： 然后，代码继续使用 来创建 3x3 子图网格plt.subplots()。整个图的标题设置为“验证集推断”，使用fig.suptitle()....它使用 迭代子图enumerate(axes.flatten())，其中每个子图代表验证集中的一个图像。...对于每个子图，它使用 加载相应的图像os.path.join(validImagePath, selectedImage[i])，使用 方法执行推理bestModel.predict()，并使用 绘制带注释的图像
#使用 matplotlib 可视化数据 x_train = np.linspace(-1, 1, 101) #输入值为 -1 到 1 之间的 101 个均匀间隔的数字 y_train = 2 *...matplotlib 的函数绘制散点图 plt.show() ?...as plt # 定义学习算法使用的一些常数，称为超参数 # learning_rate是每次进行训练时在最陡的梯度方向上所采取的「步」长；它也被称作学习率（learning rate）。...tf.square()是对每一个元素求平方 cost = tf.square(Y - y_model) # 有了线性模型、成本函数和数据，我们就可以开始执行梯度下降从而最小化代价函数 # 定义在学习算法的每次迭代中将被调用的操作...): for (x, y) in zip(x_train, y_train): # 循环遍历数据集中的每个数据 sess.run(train_op, feed_dict={X
for dimension=20:20:160 for循环迭代每个不同的维度值，从20开始，每次增加20，直到达到160。...subplot(2,4,index); 创建一个2x4的子图网格，并选择第index个子图作为当前维度值的显示位置。...使用两个循环，将样本数据按列连接，并存储到trainData和testData中。每个循环迭代15次，每次连接11个样本。 创建空矩阵result，用于存储不同k值和维度下的识别率。...使用两个嵌套循环，分别遍历k值和维度范围。在每次循环中，选择相应数量的特征向量，将训练数据和测试数据投影到这些特征向量上，得到降维后的数据。...初始化误差error为0，并计算训练数据和测试数据的数量。 使用两个嵌套循环，分别遍历测试数据和训练数据。在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。
5.数据生成循环：通过两个嵌套的循环，依次生成每个类别的样本。外层循环遍历类别数，内层循环生成每个类别中的样本。...5.绘制数据点：接下来，通过使用matplotlib.pyplot库来绘制数据集的散点图。循环遍历每个类别，利用plt.scatter()函数绘制对应类别的数据点。...每次迭代从数据集中选取一批数据，包括输入数据batch_x和目标数据batch_t，并进行以下步骤： 调用模型的forward方法，计算当前批次的损失值，并返回该损失值。...4.使用plt.contourf函数绘制决策边界，通过填充不同区域的颜色来表示不同的类别。 5.接下来，使用循环遍历每个类别，并使用plt.scatter函数绘制每个类别的数据点。...由此产生的图像可以看到相较于两层神经网络的效果更好，三层神经网络的结果如下所示： 绘制迭代效果图 # loss_list----记录300次迭代次数 import numpy as np import
我们可以使用NumPy的sin函数求sin函数的所有x值，并通过调用plt的plot函数可视化结果： plt.plot(x, np.sin(x)) 你亲自试过了吗？...as plt 然后，所有图都会自动显示出来，不必每次都调用plt.show()。...在默认情况下，Matplotlib使用MATLAB的默认彩图jet。可是，对于灰度图像，gray彩图更有意义。 最后，我们可以利用plt的subplot函数绘制一组数字样本。...subplot函数与在MATLAB中一样，我们指定行数、列数以及当前子图的索引（从1开始）。...我们将使用一个for循环遍历数据集中的前10个图像，每个图像都有自己的子图： plt.figure(figsize=(14, 4)) for image_index in range(10):
问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。...编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图和热力图对学生的成绩数据进行可视化。...技术要点：1）使用pandas读取Excel多WorkSheet中的数据；2）使用pandas函数merge()横向合并DataFrame；3）柱状图与热力图的绘制。 测试数据： ? 参考代码： ?
#需要导入的库import torch #张量计算from IPython import display #嵌入显示图像from matplotlib import pyplot as plt #绘制图像...数据可视化：绘制散点图象 def use_deg_display(): display.set_matplotlib_formats('svg') #绘制矢量图，不同散点有深浅。...在每次迭代中： 读取小批量随机样本 调用反向函数.backward计算样本的梯度（小批量随机梯度） 调用sgd函数迭代模型参数，然后将参数的梯度清零 #当前程序迭代周期数设置为3；学习率设置为0.03lr...#每一个迭代周期都需要遍历所有样本 for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): #一次接收一组读取数据得到的小批量特征与标签...，不知道为什么batch_size = 10 for epoch in range(num_epochs): #一共需要num_epochs个迭代周期 #每一个迭代周期都需要遍历所有样本
02 生成一个简单的绘图 让我们创建第一个绘图。 假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。...(0, 10, 100) 可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来： In [5]: plt.plot(x, np.sin(x)) 你亲自尝试了吗...因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。...然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。 最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。...subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。
封图：嵊雨饧 @巴音布鲁克 导入本期所需的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray as xr ds1...plt.scatter或ax.scatter：绘制散点图。 plt.tight_layout()[5]：自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。...for axi in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代，获取每一个子图的Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi...子图绘制情况 已设置axi.set_ylabel("") ? ?...子图绘制情况 参考资料 [1] CF规范: http://cfconventions.org/Data/cf-conventions/cf-conventions-1.7/build/ch03s03.html
xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。...plt.tight_layout()[5]：自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。...下面绘制一系列子图以便理解设置颜色的各类方法： datathin = data1d.thin(time=50) fig, ax = plt.subplots(2,3, sharex=True, sharey...ax.flat对高维Axes数组ax迭代，获取每一个子图的Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi控制各个子图的绘图属性。...若要显式查看各个Axes情况可通过ax.flatten()实现 默认绘图：未设置axi.set_ylabel("") 子图绘制情况 已设置axi.set_ylabel("") 子图绘制情况 参考资料
因此，像感知器这样线性分类器一个能够完美地对数据集中的花朵进行分类、 接下来，我们需要使用鸢尾花数据集训练感知器，迭代更新权重向量。...并绘制每次迭代的分类错误，用以检查算法是否收敛，并找到决策分类边界。 实例化感知器对象，调用fit()函数训练数据集更新权重向量。...接下来我们通过ListedColormap根据颜色列表来定义一些颜色、标记并创建色度图。然后确定两个特征值的最大值和最小值。...plt.contourf()绘制决策边界并填充色彩。...，绘制每次迭代的分类错误 ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=20) ppn.fit(X, y) plt.plot(range(1, len(ppn.errors_)+1)
（建议用 python 的matplotlib） 图1 运行结果： 图2 代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...假设数据集的结构为三列。 在创建了用于存储通过测试和未通过测试数据的考试成绩的空数组后，使用循环遍历数据集的每一行。通过检查"admited"列的值，将考试成绩数据分别存储到对应的数组中。...在每次迭代结束后，函数还计算当前模型参数下的代价cost，并将代价值添加到代价历史列表J_history中。...使用matplotlib库绘制代价函数的变化曲线。函数使用plt.plot()将迭代次数与代价值之间的关系绘制成曲线图。...如果代价函数的值在每次迭代后都逐渐减小，说明模型的训练是有效的，参数在朝着最优值的方向更新。
在matplotlib中提供了2个动态图的方法——ArtistAnimation和FuncAnimation。...func: 更新函数，视频是由每一帧图像构成，每一帧相当于绘一次图，该函数就是用来传递每一帧的参数并绘图 frams：迭代对象，是func函数的参数，数量与视频的帧数保持一致。...假如视频有20帧，则frams也应该迭代20次传入func中绘制20个图像 interval：每一帧的时间间隔，单位ms，默认200ms repeat：动画是否循环播放，默认True blit：是否优化布局...；4）调用动画函数；5）细节调整（坐标轴范围，图例，颜色等） 1-2 动态单折线绘制 实例：绘制-5-5之间的sin函数图像 import matplotlib.pyplot as plt from...注意：交互界面输出的仍为静态图像，但是在输出文件路径下就已经是动态的gif图了 1-3 动态双折线的绘制 与单折线相比，双折线在单折线基础上增加了line对象，以绘制-5-5之间的sin、cos为例
但是吧，光是这样的表格，并不能很直观的看出英雄的能力，我们需要一个战斗力分布图。 话不多说，先上成品： ? 二、期望功能 传入战力指标、超级英雄能力数值，生成上面的战力分布图。...colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS) # 循环绘制 i = 0 for name, data in data_list.items...as mcolors 关于matplotlib的使用，可以看官方文档[2] 2、支持显示中文 # 导入中文 import matplotlib.font_manager as font_manager...() 默认生成的是二维矩阵，我们需要调用ravel转换为一维，便于遍历 6、获取支持的颜色 # 获取所有支持的颜色 colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS) 如果不指定颜色...，就不能产生这么好看的图了 关于颜色的使用可以查看：官方颜色帮助[4] 7、绘制所有子图 # 循环绘制 i = 0 for name, data in data_list.items():
但是吧，光是这样的表格，并不能很直观的看出英雄的能力，我们需要一个战斗力分布图。 话不多说，先上成品： ? 二、期望功能 传入战力指标、超级英雄能力数值，生成上面的战力分布图。...colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS) # 循环绘制 i = 0 for name, data in data_list.items...as mcolors 关于matplotlib的使用，可以看官方文档[2] 2、支持显示中文 # 导入中文 import matplotlib.font_manager as font_manager...() 默认生成的是二维矩阵，我们需要调用ravel转换为一维，便于遍历 6、获取支持的颜色 # 获取所有支持的颜色 colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS) 如果不指定颜色...，就不能产生这么好看的图了 关于颜色的使用可以查看：官方颜色帮助[4] 7、绘制所有子图 # 循环绘制 i = 0 for name, data in data_list.items()
', which='major', labelsize=14) plt.show() 在Ø处，我们调用了scatter()，并使用实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸。...然后，在 3处，我们创建了两个用于存储x和y值的列表，并让每次漫步都从点(0, 0)出发。...15.3.2 选择方向 我们将使用fill_walk()来生成漫步包含的点，并决定每次漫步的方向，如下所示。...15.3.3 绘制随机漫步图 下面的代码将随机漫步的所有点都绘制出来： rw_visual.py import matplotlib.pyplot as plt from random_walk...图15-8显示了包含5000个点的随机漫步图（本节的示意图未包含 matplotlib查看器部分，但你运行rw_visual.py时，依然会看到）。
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