Matplotlib图绘制直线，不显示正确的y值_如何正确地遍历matplotlib图的子图以显示每条线的最终y轴值？_如何使用matplotlib绘制条形图，'x‘是有值的，'y’是名称 - 腾讯云开发者社区

x, y = zip(*verts) line, = ax.plot(x, y, 'bo-') # blue,圆点,直线 ax.grid() ax.axis('equal') # 坐标轴刻度大小相等...将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...) a = f.add_subplot(111) # 添加子图:1行1列第1个 # 生成用于绘sin图的数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi...* x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x, y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg...(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) #把matplotlib绘制图形的导航工具栏显示到tkinter窗口上 toolbar =

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Python 绘图，我只用 Matplotlib（二）

Figure 中最主要的元素是 Axes（子图）。一个 Figure 中可以有多个子图，但至少要有一个能够显示内容的子图。 Axes Axes 翻译成中文是轴域/子图。Axes 是带有数据的图像区域。...x 包含了从 -2 到 6 之间等间隔的 50 个值。y1 和 y2 则分别是这 50 个值对应曲线的函数值组成的 numpy 数组。前面的操作还处于设置属性的阶段，还没有开始绘制图形。...简单修饰我们已经绘制出两条直线，但样式比较简陋。所以我给两条曲线设置鲜艳的颜色、线条类型。同时，还给纵轴和横轴的设置上下限，增加可观性。...该方法默认是将列表的值来设置刻度标签，如果你想重新设置刻度标签，则需要传入两个列表参数给 xticks() 和 yticks() 。第一个列表的值代表刻度，第二个列表的值代表刻度所显示的标签。..., label="y1") # 绘制颜色为紫色、宽度为 2 像素的不连续曲线 y2 plt.plot(x, y2, color="#800080", linewidth=2.0, linestyle="

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一个简单回归案例：初识机器学习过程

经验数据用于模型的建立和调试，测试数据验证模型的正确性。...0.08x + 57.82 编写机器学习程序的第三步是开发者度量预测模型的性能，可以先直观上了解一下预测模型是否合适，使用matplotlib绘制训练数据和测试数据的散点图，同时绘制预测模型的直线方程。...例4 绘制预测模型效果图 # 导入numpy库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义绘图函数 def plotter(ax...(1, 1) # 设置图例中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 绘制训练数据 plotter(ax,x,y,{'...': 'r','label':'测试集'},0) # 显示图例 plt.legend() plt.show() 预测效果图如下：从上图可以看出，预测模型的直线较好拟合了测试集合数据集

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Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

pyplot基本方法的使用如下表。 1. 绘制直线在使用Matplotlib绘制线性图时，其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中，使用Matplotlib绘制了一个简单的直线。...在模块pyplot中包含很多用于生产图表的函数。将绘制的直线坐标传递给函数plot()。通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器，显示绘制的图形。...绘制曲线图【示例】绘制一元二次方程的曲线y=x^2 这里我们先遍历-100到100之间的整数，然后利用列表推导式求出他们的平方值 # 导入matplotlib模块 import matplotlib.pyplot...绘制直方图直方图与柱状图的分格类似，都是由若干个柱组成，但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图是用来观察分布状态的，而柱状图是用来看每一个X坐标对应的Y的值的。...也就是说，直方图关注的是分布，并不关心具体的某个值，而柱状图关心的是具体的某个值。使用hist函数绘制直方图。

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matplotlib常用函数介绍及使用

对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量 3、创建2维直线图 chart, = pyplot.plot([], [], 'g.')...#创建2维直线图 4、清除子图目前状态，防止重叠 ax.clear() 5、添加图表标题 pyplot.title('')#添加图标题 6、统计图gui显示 pyplot.show() 7、二维图添加x...ax.barh(x, y, color="")#绘制水平方向的条形图barh(y, width, height=0.8,align='center')， 15、格式化x坐标轴刻度 ax.xaxis.set_major_formatter...19、参数刻度线样式设置 ax.tick_params(axis ='both', colors='#777777', labelsize=12)#参数axis的值为'x'、'y'、'both'，分别代表设置...X轴、Y轴以及同时设置，默认值为'both'。

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matplotlib常用函数介绍

对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量 3、创建2维直线图 chart, = pyplot.plot([], [], 'g.')...#创建2维直线图 4、清除子图目前状态，防止重叠 ax.clear() 5、添加图表标题 pyplot.title('')#添加图标题 6、统计图gui显示 pyplot.show() 7、二维图添加...ax.barh(x, y, color="")#绘制水平方向的条形图barh(y, width, height=0.8,align='center')， 15、格式化x坐标轴刻度 ax.xaxis.set_major_formatter...) 19、参数刻度线样式设置 ax.tick_params(axis ='both', colors='#777777', labelsize=12)#参数axis的值为'x'、'y'、'both'，...分别代表设置X轴、Y轴以及同时设置，默认值为'both'。

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Python可视化数据分析10、Matplotlib库

绘制直线 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei...我是Y轴") plt.plot(x, y, "^m") plt.show() 绘制柱状图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams...散点图可以提供两类关键信息：特征之间是否存在数值或者数量的关联趋势，关联趋势是线性的还是非线性的如果某一个点或者某几个点偏离大多数点，则这些点就是离群值，可以进一步分析这些离群值是否在建模分析中产生很大的影响...'Y轴') plt.title('标题') plt.legend() plt.show() 绘制3D图像 3D曲面图 import numpy as np import matplotlib.pyplot...(X, Y) # 计算3维曲面分格线坐标 # 用于计算X/Y对应的Z值 def f(x, y): return (1 - y ** 5 + x ** 5) * np.exp(-x ** 2

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数据可视化-入门1

这里我们会用到python的 Matplotlib库去绘制图形，并且会结合numpy库一起使用。 ?...下面先看看绘制出来的图形都是长什么样的，这里只截了一些统计图和数学函数图形的静态图，更多图形绘制可以上官方网站查看(3d还有动态都可以实现)。 ? ? ?...Axix :坐标轴 X axis label Y axis lebel 分别显示坐标轴的标题 Title:图表标题 Legend :图例,一个图表可以有多个图例，比如显示两个折线图等 Tick:刻度 Spines...Grid:设置是否显示网格动手绘制y=5x直线图光看文字很难理解，下面我们就动手去绘制 y=5x 的直线图形，做中学去理解。...2)] # 传入数据到plot 折线图类型图表 plt.plot(x,y) # 显示图表 plt.show() 效果图： ?

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【python绘图】matplotlib基本使用（含实例）

f(x) = x^2sin\frac{1}{x} 前言 matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。...此方法可以绘制更加复杂的图片。 ---- 画板-Figure 前面介绍的只是比较基本的，适用于快速出图。但是我们做数据分析，想的是同时出多张图，所以需要使用figure()来生成一个画板。...也可以理解为坐标系，注意跟下面的Axis（坐标轴）要正确区分快速创建图板和一个子图： fig, ax = plt.subplots(**fig_kw) # 快速创建子图和图板,可以传入figure对象的参数...")# x,y的位置是根据坐标轴的数来的，可以通过transform参数更改坐标系 # 网格是否显示 ax.grid(True);# 显示 matplotlib默认支持TeX表达式（可以输入公式） matplotlib...---- 样式-Artist matplotlib绘图绘制图往往需要根据需求设置图形的样式。

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【好久不见】细评python绘制双y轴图的几种方法

双y轴图在实际科研过程中比较常见。但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！...首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...用ax1先绘制直线，再用ax2绘制三角函数。...y轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。

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初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）

图 1 显示了改变参数 w 如何影响模型。我们将这种方式生成的所有方程的集合表示为 M={ y=wx | w∈ℝ}。这个集合表示「所有满足 y=wx 的方程，其中 w 是实数」。 ? 图 1....例如，若我们仅查找拟合数据的直线（不包含曲线），则搜索将变得更加容易。练习 1：将 10 个整数映射到 10 个整数的所有可能函数有多少？...之间的 101 个均匀间隔的数字 # D：生成输出值，与输入值成正比并附加噪声 # E：使用 matplotlib 的函数绘制散点图 ?...图 5. 散点图 y=x+ε，ε 为噪声。现在你可以利用这些数据点尝试拟合一条直线。在 TensorFlow 中，你至少需要为尝试的每个候选参数打分。该打分通常称为成本函数。...#M：得到最终参数值 #N：关闭会话 #O：绘制原始数据 #P：绘制最佳拟合直线恭喜你使用 TensorFlow 解决了线性回归！

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从零开始学习PYTHON3讲义（十二）画一颗心送给你

matplotlib #某些系统需要使用pip3 所有的绘图，无论是基于显示器还是打印机（绘图仪），都可以看做一个宽*高的二维矩阵。...言语总是枯燥无味的，让我们来看一段代码，用于绘制一副正弦函数图： #绘制正弦曲线 #引入数值计算库,改为短名称 import numpy as np #引入绘图库，改为短名称 import matplotlib.pyplot...#绘制 plt.plot(x, f, 'red') #将绘制好的图显示出来 plt.show() 有几条命令再更详细的解释一下： np.linspace函数我们在讲数值计算的时候学过，是生成一个200...下面我们举一个例子，简单起见，我们只使用最简单的直线公式(仅为示例，单纯画直线有很多更好的办法)： $$ y=ax+b $$ #绘制直线 #引入数值计算库 import numpy as np...plt.text(-3.9, -0.8, '0.2*x',color='r') #为整个图增加标题 plt.title('y=ax+b', fontsize=16) #将绘制好的图显示出来 plt.show

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30行Python代码实现3D数据可视化

之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中，我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。回顾 2D 作图用赛贝尔曲线作 2d 图。...# CURVE4表示使用4个控制点绘制3次贝塞尔曲线 # CURVE3表示使用3个控制点绘制2次贝塞尔曲线 # LINETO表示从当前位置绘制直线到指定位置 # CLOSEPOLY表示从当前位置绘制直线到指定位置...心型效果图 3D 帽子图1 Matplotlib 绘制 3D 图形使用的是 mplot3d Toolkit，即 mplot3d 工具包。...:列的间隔个数不能与上面两个参数同时出现 #vmax和vmin 颜色的最大值和最小值 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap...zdir='z',offset=-2) # 设置图像z轴的显示范围，x、y轴设置方式相同 ax.set_zlim(-2,2) plt.show() ?

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机器学习入门 3-11 Matplotlib数据可视化基础

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 为了绘制图像，这里创建一个一维向量作为自变量 x，并构建正弦函数输出因变量 y。...我们可以使用 plt.plot 绘制 x 和 y 的曲线，plt.plot 的返回值为 matplotlib.lines.Line2D，要想显示绘制曲线，还需要调用 plt.show。...这里需要说明，绘制曲线的时候，我们可以指定各种样式，设置这些样式有两种方式：第一种，通过为 plt.plot 传入指定参数；第二种，通过 plt.plot 的返回值来设置，也就是使用返回的 matplotlib.lines.Line2D...plt.plot(x, y) plt.show() plt.plot 实质绘制的是折线图，也就是说点与点之间是通过直线连接的，只不过我们采样的 100 个点比较密集，因此最终绘制的图像整体看上去是一个非常平滑的曲线...如果我们采样的间隔点比较远的话，可以很清楚的看出两点之间是通过一条直线连接的。

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（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...三、rugplot 　　rugplot的功能非常朴素，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况...：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒　　norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数...，默认为5 　　space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小　　xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围　　joint_kws,marginal_kws,annot_kws：传入参数字典来分别精细化控制每个组件...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

中运行代码，所以加上魔术命令%matplotlib inline使得图像得以在notebook中显示。...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数，默认为False label：控制图像中的图例标签显示内容使用默认参数进行绘制： ax = sns.distplot(iris.petal_length...ratio：int型，调节联合图与边缘图的相对比例，越大则边缘图越矮，默认为5 space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 joint_kws,...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa

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Matplotlib 笔记

基本绘图 ⭐️绘图核心API 案例：绘制简单直线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 绘制简单直线 x = np.array...重点) 最熟悉的绘制柱状图的相关API： (bar) # 设置使中文显示完整 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示完整 plt.rcParams...# ) legend 案例：先以柱状图绘制苹果12个月的销量，然后再绘制橘子的销量。...=1 # 半径 ) 案例：绘制饼状图显示6门编程语言的流行程度： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure('pie...True, # 是否显示阴影 startangle=90, # 逆时针绘制饼状图时的起始角度 radius=1 # 半径 ) plt.legend() plt.show()

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matplotlib可视化-什么是matplotlib？

matplotlib算是python绘图的元老级库，类似编程语言里的C语言。...这是一种交互式笔记本，在浏览器上运行代码，能直接显示运行结果和图表，详情可见jupyter notebook介绍。哪些图表可以用matplotlib绘制呢?...) # y轴标签 plt.show() # 显示图表 4、结果这里的pyplot模块方法函数都是做什么的呢？...plot() : 根据给的x和y值绘制直线或标记图 figure() : 创建一个新的图表 legend() : 在图表上放置图例 xlabel() : 设置x轴标签 ylabel() : 设置y轴标签...show() : 显示图表 END！

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OpenCV 系列教程1 | OpenCV 的 GUI 特性

img = cv2.imread("img.jpg", 0) # 1: 显示原始图， 0：灰度图 -1：加载图像包括 alpha 通道 cv2.imshow("image", img) # 第一个参数为显示窗口的名称...使用 matplotlib 显示图像 Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。...但是 Matplotlib 以 RGB 模式显示。因此，如果使用 OpenCV 读取图像，Matplotlib 中的彩色图像将不能正确显示。...如果帧被正确读取，它将为真。通过检查这个返回值来检查视频的结尾。有时，cap 可能没有初始化捕获。在这种情况下，这段代码显示错误。可以通过方法 cap.isOpened() 检查它是否初始化。...() 以下图像都用 matplotlib 绘制函数共有参数说明 img: 要操作的图像 color：绘制形状的颜色， RGB 传入元组如(255, 255, 255)，灰度值只需传入标量 thickness

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matplotlib - matplotlib 教程

刻度线的位置由Locator对象确定，ticklabel字符串由Formatter格式化。正确的定位器和格式化器的组合可以非常精确地控制刻度位置和标签。...有些人在python shell中以交互方式使用matplotlib，并在键入命令时弹出绘图窗口。有些人运行Jupyter笔记本并绘制内联图以进行快速数据分析。...这有什么用，假设您需要一个脚本，将文件内容绘制到屏幕上。您想查看该图，然后结束脚本。如果没有一些阻塞命令（如show()），脚本会闪现图像，然后立即结束，屏幕上不显示任何内容。...第一个地块关闭后，将显示第二个地块。摘要在交互模式下，pyplot功能会自动绘制到屏幕上。...Simplify参数是一个布尔值，用于指示是否简化了直线段。path.Simplify_Threshold参数控制简化线段的程度；阈值越高，渲染速度越快。

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将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中（详细教程）

Python 绘图，我只用 Matplotlib（二）

一个简单回归案例：初识机器学习过程

Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

matplotlib常用函数介绍及使用

matplotlib常用函数介绍

Python可视化数据分析10、Matplotlib库

数据可视化-入门1

【python绘图】matplotlib基本使用（含实例）

【好久不见】细评python绘制双y轴图的几种方法

初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）

从零开始学习PYTHON3讲义（十二）画一颗心送给你

30行Python代码实现3D数据可视化

机器学习入门 3-11 Matplotlib数据可视化基础

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

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