文章目录 简介 安装 实战 画框 线图 散点图 柱状图 饼状图 等高线图 简介 ---- Matplotlib是Python一个强大的绘图库，搭配NumPy库的使用，可以满足绝大部分的绘图需求，各种你能想到的图表基本都支持...，使用代码即可进行绘制，如果画不出来那一定是你的问题(doge)。...plt是导入Matplotlib库时的重命名缩写，可以理解为一整张画布，直接添加即可，但细节修改用ax更好。...() plt.show() 等高线图 ---- 使用contourf函数。...） 博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 来都来了，不评论两句吗 如果文章对你有帮助，记得一键三连❤
当 不为空时，不同于原始CFS直接构建一个无向边 ，我们同时考虑了 用于边的构建。这种考虑在CFS上下文中为在任何顺序和从任何根isovertex遍历等高线图提供了灵活性。...因此，我们为任意相邻图层中的 定义了一组拼接元组 ，如下所示：I_v表示沿着等高线 到点 的最近点。随后，对于任意相邻图层中具有非空 的 ，形成了一个无向边 。...而且，具有局部内部最内层等高线的等高线顶点 可能会发现对于任意满足 的等高线顶点 ，存在非空的 ，将 视为边缘，从而潜在地导致路径重叠。...对于等高线图 ，每个 被赋予权重 ，表示等高线 中的点的数量。因此，树 的成本为 。...这些路径呈现出来回的曲折模式，导致曲率很高，并且在复杂障碍物周围覆盖不完全。相比之下，MCFS在生成平滑路径方面表现显著出色，能够有效地围绕任意形状的障碍物，如图6所示，这是与其他方法明显的视觉优势。
二维数据可视化 1.基本绘图函数 plot(y):如果是复数向量，则以实部为横坐标，以虚部为纵坐标 plot(x,y) plot(x,y,s)：s表示字符串标记 plot(x1,y1,s1,...) 2...axis off取消坐标轴显示 4.网格线和边框 grid on/off：添加/取消网格线 grid minor:设置网格间的间距 box on/off：添加或者取消坐标轴的边框 5.坐标轴的缩放 zoom...对数和半对数坐标系 semilogx():x轴是对数坐标，y轴是等比例坐标 semilogy():y轴是对数坐标，x轴是等比例坐标 11.双y轴绘图 采用poltyy()进行双y轴坐标系绘图，横坐标的标度相同，对于两组数据分别采用左侧...legend() legend(‘off’):清除图例 legend(‘toggle’)：在显示和清除之间切换 14.颜色条 colorbar(‘location’) 15.文本框标注 text():需要对位置进行设置...hist():直方图，默认情况下10个直方图 area():面积图 scatter()：散点图 contour():绘制等高线图 errorbar()：误差图
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Matplotlib Plotting Guide， 作者为 Prince Grover。...如果不使用 plt.close()，则会显示出空的图形。因为在开始时使用了 inline 命令。 ?...我们可以直接使用 plt.bla() 调用当前 axis（其中，bla 可以是 title()，legend()，xlabel()等）。这是 matlibplot 面向对象的一种函数。...这是 stateless(object oriented) 方法，并可以自定义，当图像变得复杂时，这样做很方便。...8.基本的数据分布 EDA 过程中的必要操作。 ? 9.二维数组的等高线图和颜色网格图 热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。 ?
ggplot图的元素可以主要可以概括如下：最大的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud...，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density...scale_size 用不同大小的对象来展示不同的数值 坐标函数 描述 coord_cartesian 笛卡儿坐标 coord_equal 等尺度坐标（斜率为1） coord_flip 翻转笛卡儿坐标...("text",x=23,y=200,parse=T,label ="x[1]==x[2]") labs : labs(x= "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题"
所有的机器学习算法都需要feature scaling吗？有没有例外？ 损失函数的等高线图都是椭圆或同心圆吗？能用椭圆和圆来简单解释feature scaling的作用吗？...如果损失函数的等高线图很复杂，feature scaling还有其他直观解释吗？ 根据查阅到的资料，本文将尝试回答上面的问题。但笔者能力有限，空有困惑，能讲到哪算哪吧（微笑）。...给定数据集，令特征向量为x，维数为D，样本数量R，可构成D×R的矩阵，一列为一个样本，一行为一维特征，如下图所示，图片来自Hung-yi Lee pdf-Gradient Descent： ?...对于损失函数不是均方误差的情况，只要权重w与输入特征x间是相乘关系，损失函数对w的偏导必然含有因子x，w的梯度下降速度就会受到特征x尺度的影响。...Standardization或映射[0,1]、[-1,1]，配合精心设计的参数初始化方法，对值域进行控制。
可以使用plt.legend()命令创建最简单的图例，该命令会自动为任何已标记的绘图元素创建图例： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('classic...用于点的大小的图例 有时，图例默认值不足以满足给定的可视化效果。例如，你可能正在使用点的大小来标记数据的某些特征，并且想要创建反映这一点的图例。这是一个例子，我们将使用点的大小来表示加州城市的人口。...通过绘制空列表，我们创建了带标签的绘图对象，由图例拾取，现在我们的图例告诉我们一些有用的信息。此策略可用于创建更复杂的可视化。...最后，请注意，对于这样的地理数据，如果我们可以显示州边界或其他特定于地图的元素，则会更清楚。...为此，一个很好的工具选择是 Matplotlib 的 Basemap 附加工具包，我们将在“地理数据和 Basemap”中探讨。 多个图例 有时在设计绘图时，你需要在同一轴域上添加多个图例。
matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了广泛的绘图功能，可以创建各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。...它的语法和风格与MATLAB相似，因此对于熟悉MATLAB的用户来说，上手很容易。 多种绘图风格：matplotlib支持多种绘图风格，包括面向对象的绘图和基于pyplot模块的绘图。...这使得用户可以方便地将图形用于报告、论文或网页等不同的应用场景。 丰富的图形类型：matplotlib支持绘制多种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、热力图等。...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！...(hjust = 0.5),legend.title = element_blank()) #设置背景和主题 Python的matplotlib绘图 #安装matplotlib库，如果之前有安装，就不用安装了
它提供了多种绘图样式和功能，使开发人员能够创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。...在使用的时候，一般 Matplotlib 都是与 NumPy以及其它常用的数据处理库结合使用，为数据分析和可视化提供了便利。一般NumPy提供数据的规则，Matplotlib就将其绘制出来。...数据分析和探索：通过Matplotlib，用户可以将数据以各种不同的图表形式展示出来，比如折线图、柱状图、散点图、饼图等，帮助用户更直观地了解数据特征、趋势和关联。...Web应用和报表生成：Matplotlib也可以轻松集成到Web应用程序中，用于动态生成图表、报表或数据可视化展示，为用户提供更加直观的数据呈现。...('Plot Title') #图表标题 显示图表 plt.show() 运行以上代码，可以生成以下的图表： 这是一个最简单的Matplotlib使用示例，当然Matplotlib还支持更多更复杂数据集的图形绘制方式
对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。...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。...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： ?...接下来就是使用画等高线图的三个函数coutourf，contour以及clabel函数： coutourf函数负责填充颜色，其中数字8为等高线的密集程度；alpha为透明度；cmap为颜色风格，它会根据...请大家对比imshow和contour画出来的图的异同。
加入等于标高点，一个给定的水平，如平均海平面以上用于创建等高线图等高线。 MATLAB 提供了一个轮廓绘制等高线图的函数。...具体例子 让我们生成的等高线图，显示了对于一个给定的功能的轮廓线 g = f(x, y)。这个函数有两个变量，因此，我们将生成两个独立的变量，即两个数据集 x 和 y。...这是通过调用 meshgrid 命令。 meshgrid 命令是用于产生一个矩阵的元素，赋予 x 和 y 的范围内进行了在每一种情况下的增量同规格一起。...让我们绘制函数 g = f(x, y), where −5 ≤ x ≤ 5, −3 ≤ y ≤ 3，这两个值的增量为0.1。...这些变量设置语法为： [x,y] = meshgrid(–5:0.1:5, –3:0.1:3); 最后，我们需要分配功能，函数是：x2 + y2 在 MATLAB 中一个脚本文件，并输入下述代码： [x
设计方案 爬虫爬取的内容 ：爬取微博热搜榜数据。...2.Htmls页面解析 通过页面定位分析发现这是标题所在标签位置，td",class_='td-02“的子标签a 中，我们可以通过find all 函数来提取我们所需要的标题信息 继续审查页面元素...() plt.title('排名热度回归曲线') plt.grid() plt.show() 四、结论 1.通过对热搜主题的数据分析与可视化的回归曲线可以看出 热度和排名是成正相关的，数据的可视化与图表可以清晰明了的将数据的关系体现出来...2.此次程序设计对于我来还是有难度的，初期对HTML页面的不熟悉，我不断的去查阅资料和视频一次次的去解决，通过这次设计我了解学习了BeautifulSoup库的使用，BeautifulSoup库在用于HTML...解析和提取相关信息方面是非常厉害的，BeautifulSoup库的学习对以后的爬虫设计上很有帮助
所有的机器学习算法都需要feature scaling吗？有没有例外？ 损失函数的等高线图都是椭圆或同心圆吗？能用椭圆和圆来简单解释feature scaling的作用吗？...如果损失函数的等高线图很复杂，feature scaling还有其他直观解释吗？ 根据查阅到的资料，本文将尝试回答上面的问题。但笔者能力有限，空有困惑，能讲到哪算哪吧（微笑）。...但是，如果损失函数中含有正则项，如λ∣∣w∣∣^2，λ为超参数，其对w的每一个参数施加同样的惩罚，但对于某一维特征xi而言，其scale越大，系数wi越小，其在正则项中的比重就会变小，相当于对wi惩罚变小...对于采用均方误差损失LMS的线性模型，损失函数恰为二阶，如下图所示 不同方向上的下降速度变化不同（二阶导不同，曲率不同），恰由输入的协方差矩阵决定，通过scaling改变了损失函数的形状，减小不同方向上的曲率差异...Standardization或映射到[0,1]、[−1,1]，配合精心设计的参数初始化方法，对值域进行控制。
所有的机器学习算法都需要feature scaling吗？有没有例外？ 损失函数的等高线图都是椭圆或同心圆吗？能用椭圆和圆来简单解释feature scaling的作用吗？...如果损失函数的等高线图很复杂，feature scaling还有其他直观解释吗？ 根据查阅到的资料，本文将尝试回答上面的问题。但笔者能力有限，空有困惑，能讲到哪算哪吧（微笑）。...但是，如果损失函数中含有正则项，如λ∣∣w∣∣^2，λ为超参数，其对w的每一个参数施加同样的惩罚，但对于某一维特征xi而言，其scale越大，系数wi越小，其在正则项中的比重就会变小，相当于对wi惩罚变小...此外，outliers常分布在数据集的外围，与分界面从外部向内挪动相比，从中心区域开始挪动可能受outliers的影响更小。 对于采用均方误差损失LMS的线性模型，损失函数恰为二阶，如下图所示 ?...Standardization或映射到[0,1]、[−1,1]，配合精心设计的参数初始化方法，对值域进行控制。
代价函数的常见形式： 在线性回归中，最常用的是均方误差(Mean squared error)，具体形式为： m：训练样本的个数； hθ(x)：用参数θ和x预测出来的y值； y：原训练样本中的y值，也就是标准答案...等高线图 针对于假设函数和代价函数问题，我们会继续进行优化问题，此时我们需要对两个参数θ0和θ1同时进行赋值，然后进行优化问题的处理： 当θ1进行赋值的时候，我们得到的代价函数图形类似一个抛物线：...等高线图，类似于地里中的那些图形，一座大山，地面测量大山各点的海拔高度，映射到平面上。高度相同的用线连接起来，就会形成图中的等高线图。也有一点类似于树的年轮。...假设将θ1初始化在局部最低点，如图所示： 局部最优点的导数等于0，因为导数是切线的斜率，此时的直线的斜率为0，所以导数项ddθ1T(θ1)等于0。...而线性回归的损失函数为凸函数，有且只有一个局部最小，则这个局部最小一定是全局最小。所以线性回归中使用批量梯度下降算法，一定可以找到一个全局最优解。
，这个过程主要涉及对数据的清洗、检查、转换以及对数据的建模；文档说明（Document insight）：文档说明属于整理、汇总阶段，将有用的数据或者信息整理出来；数据集转换（Transform Data...常见的工具包如下：Bashmap：这是一个地图绘制工具包，其中包含多个地图投影，海岸线和国界线；Cartopy：这是一个映射库，包含面向对象的映射投影定义，以及任意点、线、面的图像转换能力；Excel...tools： 这是 Matplotlib 为了实现与 Microsoft Excel 交换数据而提供的工具；Mplot3d：它用于 3D 绘图；Natgrid：这是 Natgrid 库的接口，用于对间隔数据进行不规则的网格化处理...这是一种非常灵活、便捷的解决方法。...通俗地讲，它反映的是一个变量受另一个变量的影响程度。 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。
图表结构设计 由于一开始考虑到的对图表的要求： 多达 60 个系列的同时显示 端点处的数字显示 颜色的对齐 要考虑如何设计图表的显示更加专业。...这是 Power BI 和 DAX 初学者很严重的问题，不但无法实现诉求，还会陷入错误的习惯。 为实现该诉求，图列系列和度量值都要单独设计，更加方便做复杂的控制。...指数的计算 对于索引指标的计算，其逻辑是： KPI.Index.ByItem.Base = LASTNONBLANKVALUE( VALUES( 'Calendar'[Date] ) , CALCULATE...而多个日期的指数，应该以最后一个指数不为空的日期的指数为准。 所以，这个基础计算已经不是求和的简单聚合模式，而是要考虑元素和日期两个维度来进行计算保护得到正确结果。...解决的方法是：设置系列为显示无数据的项目。结果如下： ? 该 BUG 就解决了。实际我们也不知道是为什么，这是这个规律。 端点的显示 对于端点的显示，则需要一个叠图的技巧，如下： ?
尽管这两个类并没有完全分离，但在本文中对每个内核函数进行实验还是很有用的。 下一步是在三维空间中获得更多细节。让我们将PCA组件的数量更改为三个。这是3D散点图可以显示的最大数字。...最终结果将显示为等高线图。...1、线性核 这是最常见、最简单的SVM的核函数。这个核函数返回一个线性超平面，它被用作分离类的决策边界。通过计算特征空间中两个输入向量的点积得到超平面。...它们是predict_proba()的预测概率的结果，其值在0到1之间。 概率平面表示数据点被分类的概率。黄色区域意味着成为Baby可能性很大，而蓝色区域则表示成为Legend的可能性很大。...对于高伽马值，靠近超平面的数据点将比更远的数据点有更大的影响。 低伽马值的概率平面比高伽马值的概率平面平滑。结果在高伽马值的后4个散点图中更为明显;每个数据点对预测概率影响很大。
当赋予labels的值为空时，则在locs决定的位置上虽然会画出ticks，但不会显示任何值。...对于第一个例子，如果希望在y轴上的刻度线也显示1到12所有的整数，则将lens(1,13,1)赋予yticks()的locs参数即可： import numpy as np import matplotlib.pyplot...calendar x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.yticks(y) plt.show() 综上，可以设计一个...=1,legend_markerscale=0.6,legend_font_size=10) 现在虽然知道legend_numpoints参数可以调节表示线条的图中legend里面点的数量，但对于离散的点...如果你先show了，存出来的就是一张白纸。 参考链接：https://www.cnblogs.com/luckyplj/p/12906509.html
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