文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python进阶之Matplotlib入门(七)

引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。...概要 1、掌握Matplotlib中的等高线图画法； 2、掌握Matplotlib中的图像显示用法； 等高线图 等高线图是一种常见的图的类型。 它指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。...把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。...在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。 今天我们要学习的图例为： ?...实现上面等高线图的代码： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp

1.2K40

数据科学 IPython 笔记本 8.7 密度和等高线图

有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。...有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...Matplotlib 提供了各种各样的色彩表，你可以通过在plt.cm模块上的 TAB 补全，在 IPython 中轻松浏览它们： plt.cm....这个绘图的一个潜在问题是它有些“噪点”。 也就是说，颜色阶梯是离散的而不是连续的，这并不总是所希望的。...这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。

1.6K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图

我们可以制作散点图、等高线图、曲面图等。让我们看看不同的 3-D 图。 由线和点组成的图是最简单的 3 维图。我们将使用ax.plot3d 和ax.scatter函数分别绘制线图和点图。...使用 Matplotlib绘制 3 维线图 为了绘制 3 维线图，我们将使用 mpl_toolkits 库中的 mplot3d 函数。为了在 3D 中绘制直线，我们必须为直线方程初始化三个变量点。...库绘制 3D 点图 使用 Matplotlib 库绘制曲面图   曲面图和线框图适用于网格数据。...绘制函数的 3D 等高线图  在 Python 中绘制曲面三角剖分  上图有时过于受限且不方便。...绘制等高线图的表面三角测量图  在Python中绘制莫比乌斯带  莫比乌斯带也称为扭曲圆柱体，是一种没有边界的单面表面。

1.6K30

单细胞等高线图

等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。...等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。...流式等高线图借助地理等高线图表示细胞的密集程度，流式等高线图的环线代表的是细胞密度相同的区域，所以，环线聚集越多的地方表示此区域细胞密度变化越快，细胞最稀疏的地方还是用散点表示，环线的中央区域代表细胞聚集的中心...当然，流式等高线图也有其自身的优点，它较能直观地体现细胞群的集中点，等密度环线的中央区域代表一个细胞群的集中点，一般代表一个细胞群，所以在某些情况下，流式等高线图比流式散点图更能直观地体现细胞的分群。...#横轴是UMAP_1,纵轴是UMAP_2,点的颜色都设置成空color=NA ggplot(data)+ geom_point(aes(x=UMAP_1, y=UMAP_2),color=NA)+

69120

【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

这一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，代码简洁，通俗易懂，旨在让零基础的读者也可以轻松上手！...Matplotlib基本的图像操作和处理 Python中有好多工具包应用于图像处理当中，本章作为入门章节，首先来介绍Python中最基本的几个工具包，也希望读者可以在之后自行练习。...它可以很好地帮助我们处理数学运算，绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线，具有比PIL更强大的绘图功能。Matplotlib中的PyLib接口包含很多方便用户创建图像的函数。...这里是matplotlib中的有关LaTex的使用介绍：Latex的使用 链接：https://matplotlib.org/users/mathtext.html 在完成了坐标轴的设置后，我们还可以通过...▌绘制点和线 下面，我们来看一下在已绘制的图像上绘制点和线。

3.4K130

机器学习：说说L1和L2正则化

2 L1和L2的作用 L1正则化可以产生稀疏权重参数矩阵，从而得到一个稀疏模型，这样表示为0的特征的贡献值为0，那么自然地我们会在这100个特征列中将这些过滤掉，只留下那些对因变量产生主要贡献的参数，简而言之...return np.abs(w1) + np.abs(w2) # 定义L2正则化项 def L2(w1,w2): return (w1**2+w2**2) 正则化项取值图： import matplotlib.pyplot...L1正则化项取值的等高线图带有高度的图 ? L2正则化项取值的等高线图，两个坐标轴：w1，w2 ? L2正则化项取值的等高线图带有高度的图 ?...当上升到参数含有多个时，costL1会有更对的角点出来，比如100维空间中，这样导致的一个直接结果便是costOLS 会率先与这些角点相碰的机率大于与其他部位相碰的机率，这就是为什么L1可以产生稀疏模型从而用于特征选择...），那么只要数据偏移一点点，就会对结果造成很大的影响，OLS对多重共线性问题的抗扰动能力很差！

1.5K90

数据科学 IPython 笔记本 8.15 Matplotlib 中的三维绘图

Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时，一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上，结果是一组方便（但是有限）的三维数据可视化工具。...三维绘图通过交互式查看图形，而非静态地在笔记本中查看图形而获益；回想一下，要使用交互式图形，运行此代码时可以使用%matplotlib notebook而不是%matplotlib inline。...三维等高线图 类似于我们在“密度和等高线图”中探索的等高线图，mplot3d包含使用相同输入创建三维浮雕图的工具。...在这种情况下帮助我们的函数是ax.plot_trisurf，它通过首先找到在相邻点之间形成的一组三角形来创建表面（请记住，这里x，y和z是一维数组）： ax = plt.axes(projection=...执行此操作的最佳方法是，在底层参数化中定义三角剖分，然后让 Matplotlib 将此三角剖分投影到莫比乌斯条带的三维空间中。

1.7K30

Matplotlib+Numpy绘图之多种绘图

接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的...，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。...接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字：用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历，得到每一个数据的位置，然后用text函数在该位置上显示一个字符串（注意位置上的细节调整）。...效果图 等高线图(contour plots) 参考代码 from matplotlib.pyplot import * def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3...最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了

88530

12个最常用的matplotlib图例 ！！

在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。 下面的示例中，我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。 首先，确保已经安装了Matplotlib库。...生成带趋势的数据 colors = np.random.rand(n_points) # 随机生成颜色值 sizes = np.random.rand(n_points) * 100 # 随机生成点的大小...9、等高线图 等高线图（Contour Plot）：用于可视化二维数据的等高线，通常用于显示函数的等值线。...(figsize=(8, 8)) # 绘制等高线图 contour = ax.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap=cmap) # 添加等高线线条 contour_lines...，包括自定义等高线参数、颜色映射、颜色条、等高线线条、标签、标题和网格线等。

17010

Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...折线图、饼图、地图、热力图、图表、股票图、雷达图、箱线图、树图、树map图、日晷图、平行线图、桑葚图、漏斗图、仪表盘图、画报图、主题河流图、日历图、个性化图，也支持局部放大、数据集、拖动、富文本图；也支持点、...demo地址：https://gallery.pyecharts.org 热力图、图表效果如下： 3D球体示例如下: 3D条形图、散点图、曲面图示例如下： 3D表面、地图示例如下： 点、...线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用 extend3d 选项绘制...（纯色） 3D表面（棋盘） 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图 三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有

2.7K00

python可视化之seaborn

它们的官网分别如下： seaborn matplotlib 至于seaborn可以画哪些图，在seaborn的官网上有一个gallery，专门展示它的图表示例。...在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须。外部形状即为核密度估计（在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一）。...这个函数的使用方式稍微有点不一样，data和data2分别传入一维的矩阵，在这里我们获取anscombe数据集之后，分别传入它的x列和y列，shade指定是否对等高线进行填充。...ax 指定画图区域 ax是axe的简称，这个要涉及到matplotlib的绘图区域的概念，在matplotlib中，首先是有一张纸（figure），然后将纸分成一块一块区域（axes），图就是画在区域上的...8，宽为4的图像，注意，这里没有指定图要画在哪张纸上，这是因为matplotlib生成一张纸之后，也就指定了当前绘图将绘在这张纸上，会覆盖之前的figure 用plt.subplot(nrows,ncols

2.3K20

推导svm约束条件为等式求极值下面看看不等式约束，求极值，可行域变大了推导svmSVM—线性不可分—核函数

梯度垂直于等高线，指向函数变化最快的方向，指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先看下图形...z=f(x,y)等高线，以点(2,2)为圆形的同心圆 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d..., 40是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 40, alpha = 0.8, cmap = plt.cm.RdBu) # 绘制等高线 #C = plt.contour...的梯度等于0，从图中可以看出在可行域，梯度反向时取的最小值，梯度同向取的最大值，存在\lambda,使得 注意\lambda*g=0,还有个情况是f梯度等于0点在可行域范围内\lambda=0,\Delta...在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

1.2K40

【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

散点图将序列显示为一组点，其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点，则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。同时，您也可以设置标记符的颜色或大小。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/35ec22e484604c069005562765ccf80e.png)### 等高线图等高线图（也称“水平图”）是一种在二维平面上显示...自变量 X 和 Y 需要被限制在矩形网格内，您可以将 x 、y 数组作为参数传递给 numpy.meshgrid() 函数来构建一个网格点矩阵。...Matplotlib API 提供了绘制等高线（contour）与填充等高线（ contourf）的函数。这两个函数都需要三个参数，分别是 X、Y 与 Z。...同时，它可以在每个网格点(x,y)处计算出一个 z 值。 以下示例展示了如何绘制三维正弦等高线图。

5.2K31

【R语言】5种探索数据分布的可视化技术

直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ?...绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?...绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。...接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ?

1.3K20

描述数据分布特征的五种可视化图形

直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ?...绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?...绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。...接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ?

9.1K41

工具 | R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ?...绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?...绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的”等高”性。...接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ?

2.4K100
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券