有了上一节的基础的积累，接下来就可以来用matplotlib来画图了 一、基本绘图2D 1.1 线 利用plot()函数画出一系列点，并用线连接起来： import matplotlib.pyplot...ax2的第三个参数“go--”是matlab风格的绘图，ax3上给出了点的标记maker，这一块是可以自己定义的，可以参考我上一篇文章数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)。...在同一个图中画两条或多条线： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig, ax1 = plt.subplots...pctdistance=1.12百分比距离圆心的距离，默认是0.6. 2.6 等高线图（轮廓图） #等高线图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy...上面画了两个一样的轮廓图，contourf会填充轮廓线之间的颜色。数据x, y, z通常是具有相同 shape 的二维矩阵。
P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。...对应隐藏模式发现 噪声数据解释： 顺序不敏感， 前面提到聚类算法多种多样，各有取舍，有些算法就存在对 划分聚类Kmeans算法 评估指标 分簇与分配过程 轮廓系数 DB指数（Davies-Bouldin...matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x_true, y_true = make_blobs(n_samples= 600...step)) zz = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) zz.shape = xx.shape plt.contourf...，所以分4簇是最优的，与数据集相匹配。
而plt.plot来说，每个点都是简单的复制另一个点产生，因此对于整个数据集来说，确定每个点的展示属性的工作仅需要进行一次即可。...我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题，使用plt.contourf()函数（注意函数名最后有个 f，代表填充 fill），这个函数的语法基本上与plt.contour()保持一致。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...Matplotlib 提供了一个 Basemap 额外工具集来实现这个目标。 多重图例 有时候我们可能需要在同一个图表维度中设计多个图例。...转换和文本位置 在刚才的例子中，我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置而根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。
而plt.plot来说，每个点都是简单的复制另一个点产生，因此对于整个数据集来说，确定每个点的展示属性的工作仅需要进行一次即可。...我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题，使用plt.contourf()函数（注意函数名最后有个 f，代表填充 fill），这个函数的语法基本上与plt.contour()保持一致。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣，参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图，分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。...Matplotlib 提供了一个 Basemap 额外工具集来实现这个目标。 多重图例 有时候我们可能需要在同一个图表维度中设计多个图例。
地图绘制 大家在绘制栅格地图的时候有可能还在使用ArcGIS进行出图，但是ArcGIS出图比较慢，而且批量出图的时候又比较麻烦。...Cartopy简介 Cartopy是一个Python软件包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。...scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/ 安装方法：conda install -c conda-forge cartopy(conda安装) 示例 世界矢量地图 其中cartopy库中有海岸线的数据...raster_data,clevs, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.jet)#contouf可填充轮廓线...，contour单纯画轮廓线。
而 plt.plot 来说，每个点都是简单的复制另一个点产生，因此对于整个数据集来说，确定每个点的展示属性的工作仅需要进行一次即可。...我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题，使用 plt.contourf() 函数（注意函数名最后有个 f，代表填充 fill），这个函数的语法基本上与 plt.contour() 保持一致。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...Matplotlib 提供了一个 Basemap 额外工具集来实现这个目标。 （3）多重图例 有时候我们可能需要在同一个图表维度中设计多个图例。...（2）转换和文本位置 在刚才的例子中，我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置而根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。
安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 去这里下 河流 GSSH（现在是 GSHHG）海岸线数据集以及GMT的河流，州和国家边界的数据集 。...这些数据集可用于在几种不同分辨率的地图上绘制海岸线，河流和政治边界。相关的Basemap方法是： drawcoastlines()：画海岸线。...在这里插入图片描述 使用basemap是为了如何绘制数据，而不是简单看下图片 以下是一些可用的绘图功能 物理边界和水体 DrawCoastlines（）：绘制大陆海岸线 drawlsmask（）：在陆地和海洋之间绘制一个遮罩...，用于一个或另一个上的投影图像。...在这里插入图片描述 在地图上绘制数据 使用“basemap”实例将纬度和经度坐标投影到“x，y”坐标 其中一些特定于地图的方法是： Contour（）/Contourf（）：绘制轮廓线或填充轮廓 imshow
修改普通的三维图固定设置 在普通的matplotlib的三维投影中，我们似乎并不能获得我们想要的结果，尤其是视觉上的，虽然倾斜了图形，但是文字等标注仍然是二维的，例如下面这张图片： 明显，无论是刻度标记...在三维图中实现栅格可视化 在之前的推文三维图形迁移中，我们已经介绍了如何使用收集collection的办法，来实现贴瓷砖式的数据可视化，这里我们仍然使用这种办法。...取出相对湿度的值进行剖面与平面图的绘制，并裁剪数据的轮廓。...对于contourf函数来说，使用levels参数，就可以控制数据的上下界限，例如： kw={'levels':np.arange(70,105,5)} cross_lon_90=ax.contourf...即便是指定上下限，也会出现额外填色，我们在pcolormesh章节已经谈到过了。上面这个青藏高原挖空，明显需要对原始数据进行处理。
Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。...Matplotlib 绘图解剖（Plot Anatomy） Plot 工作流程（Workflow） 使用 matplotlib 创建绘图的基本步骤 import matplotlib.pyplot as...在大多数情况下，子图符合您的需求。子图是网格系统上的轴。...axes[1, 1].axhline(0.45) # 在轴上绘制一条垂直线 axes[0, 1].axvline(0.65) # 绘制填充的多边形 ax.fill(x, y, color='blue'...CS = plt.contour(Y, X, U) # 绘制填充轮廓 axes2[2].contourf(data) # 标记等高线图 axes2[2] = ax.clabel(CS) output_
自助采样法 自助采样法（Bootstrap sampling）是对原始数据有放回的均匀采样，放回意味着可能重复抽到同一样本，也可能从来抽不到一些样本（约占36.8%），这些样本可用作测试集来对泛化性能进行评估...设 T 个个体学习器 {h_1,h_2,...h_T} ，用 h_i(x) 表示 h_i 在示例 x 上的输出。...,c_N 中预测类别，用 h_i^j(x) 表示 h_i 在类别 c_j 上的输出。 绝对多数投票法：超过半数则预测为该类别，否则拒绝。...决策树是在选择划分属性时，是在当前数据集所有特征属性集合中选择一个最优属性。...对原始数据集每次随机的选择 k 个属性，构成 n 个新数据集并训练基决策树，然后采用投票法等结合策略进行集成。而 k 的取值，一般推荐 k=log_2d ， d 为属性个数。
文章目录 一、环境 二、具体实现步骤 第1步：数据预处理 导入库 导入数据 将数据集分成训练集和测试集 特征缩放 第2步：逻辑回归模型 第3步：预测结果 第4步：评估预测结果 可视化 三、可视化结果展示...np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 导入数据 dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv...') X = dataset.iloc[ : , [2,3]].values Y = dataset.iloc[ : ,4].values 将数据集分成训练集和测试集 from sklearn.model_selection...逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。（这部分暂时了解了即可） 五、利用matplotlib实现可视化 1....今天先了解一下利用matplotlib实现可视化，明天将对matplotlib进行详细介绍。 2.
模型输出值在 000 到 111 之间。...as plt import numpy as np # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data[:100, :2] # 只取两个特征方便可视化 y = data.target...as plt import numpy as np # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data[:, :2] y = data.target # 创建模型并训练...as plt # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data[:, :2] # 取前两个特征 y = data.target # 创建模型并训练 model =...as plt import numpy as np # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data[:, :2] y = data.target # 创建模型并训练
一、环境 Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 二、具体实现步骤 第1步：数据预处理 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot..., [2,3]].values Y = dataset.iloc[ : ,4].values 将数据集分成训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split...逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。（这部分暂时了解了即可） 这篇博客简单介绍一下逻辑回归是个什么东西，下一篇博客将展开对逻辑回归的具体介绍。...五、利用matplotlib实现可视化 1....今天先了解一下利用matplotlib实现可视化，明天将对matplotlib进行详细介绍。 2.
第九个为format，用于控制色条上刻度的格式，比如将其保留两位小数： cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,format='%.2f') ?...从前面简单的参数来看，colorbar自身很难实现在多子图之间挪动，而cax则可以轻松实现。...而cax方式相当于有三个子图，ax1,ax2与ax3，其中ax3用来存放色条。而只要更改添加子图的位置参数，就可以在图上随意移动。这在多子图上添加规范色条时非常方便。 ?...关于指数标签，一般来说，在contourf中使用了指数标签命令后，色条会自动变成指数模式。...二、如何实现colorbar与其他子图的互动操作 这个是好像有一位小伙伴问过的，于是简单的做了一个，使折线图与色条在视觉上共用一个坐标轴（实际上是没有的）。 ?
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