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【8】python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)、sagemath-list_plot()调整图例(legend)中点的数量、Matplotlib画各种论文图

1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks...()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。...fontsize=8) plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.2), fontproperties = 'Times New Roman', fontsize=8) # 指定横纵坐标的字体以及字体大小...New Roman', 'size':8}) plt.ylabel('accuracy', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8}) # 指定横纵坐标描述的字体及大小...where-you-want-to-save.png', dpi=300, bbox_inches="tight") # 保存文件，dpi指定保存文件的分辨率 # bbox_inches="tight" 可以保存图上所有的信息，不会出现横纵坐标轴的描述存掉了的情况

2.5K40
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是的
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pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

2.df.columns 取横坐标 3.df.values 取填入的数据并且为array格式 4.df.describe() 计数列表的各个列的个数,最大值,最小值等等 5.df.T 横纵坐标进行对调...6.df.sort_index(axis=0) 根据axis=0或者1按照横坐标或者纵坐标进行排序 7.df.sort_values('按照的对象名称') 按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置...axis=0或者1进行修改,默认升序 8.df里的值按行取行 取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引 取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标...] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列 取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]...df['横坐标名称']['纵坐标名称'] df.loc['纵坐标名称','横坐标名称'] 13.逻辑取值 df[df['c1'] > 0] 结合上面取值进行判断 14.替换值 结合上面取值进行替换 5

1.5K20

Leetcode No.54 螺旋矩阵

列数 int rows=matrix.length;//行数 int count = (Math.min(rows, columns)+1)/2;//圈数 打印每层的矩阵时，要经历四个阶段 step1：横坐标不变...，纵坐标递增，如上图第0圈的1，3，4 step2：纵坐标不变，横坐标递增，如上图第0圈的8，12，16，20 step3：横坐标不变，纵坐标递减，如上图第0圈的19 step4：纵坐标不变，横坐标递减...} //纵坐标不变,横坐标递增 for(int j=columns-k-1,i=k+1;i<rows-k;i++){ list.add...(matrix[i][j]); } //横坐标不变,纵坐标递减,针对于单行的case,为了防止重复遍历末尾元素，限制圈层占据两行...,横坐标递减,针对于单列的case,为了防止重复遍历末尾元素，限制圈层占据两列 for(int i=rows-k-1,j=k;(i>k)&&((columns-2*k)>1);i

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Jmeter(四十九)_常用的性能测试监听器

其中横坐标是运行时间，纵坐标是TPS值。红色表示通过的TPS，绿色表示失败的。 最大TPS大约在140左右，从1分26秒左右，开始有未通过的事物 ?...其中横坐标是运行时间，纵坐标是响应时间（单位是毫秒） 响应时间在4950ms左右开始稳定下来，后续又经历一次大的波动 ?...其中横坐标是活动的线程数（也就是并发数），纵坐标是响应时间（单位是毫秒） ? 5： Active Threads Over Time 监听单位时间内活动的线程数。...其中横坐标是单位时间（单位是毫秒），纵坐标是活动线程数（也就是并发数） ? 6：Response Times Percentiles 监听响应时间分布的百分比。...其中横坐标是柱状分布图，纵坐标是响应时间。此图表示大约有111个请求响应时间在5076ms。 ? 8：Composite Graph 组合式的监听器。

4.2K141

解决利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)

问题描述假设我们有一个数据集，横坐标表示时间点，纵坐标表示某个指标的数值。我们使用plt.plot函数绘制折线图时，发现横坐标的刻度是浮点小数，而不是我们期望的整数。...常用参数以下是plt.plot函数常用的参数：x：折线图的横坐标数据，可以是一个数组或列表。y：折线图的纵坐标数据，可以是一个数组或列表。...')plt.ylabel('纵坐标')plt.title('示例折线图')plt.legend()plt.show()上述代码中，我们首先定义了x和y两个数组作为折线图的横坐标和纵坐标数据。...运行代码后，我们可以看到一个简单的折线图，横坐标为1到5，纵坐标为对应的数据点。图表还包含了坐标轴标签、标题和图例。plt.plot是Python中matplotlib库中用于绘制折线图的函数。...它可以根据给定的横坐标和纵坐标数据，以及可选的格式字符串和关键字参数，生成折线图并进行可视化。使用plt.plot可以方便地展示数据的趋势和变化，帮助我们进行数据分析和可视化工作。

77230

【算法】动态规划 ⑥ ( 骑士的最短路径 II | 问题分析 | 代码示例 )

i 减少 2 行 , 横坐标方向上 j 增加 1 列 ; 从 黑点 走到 红点 2 , 纵坐标方向上 i 减少 1 行 , 横坐标方向上 j 增加 2 列 ; 从 黑点 走到 红点 3 , 纵坐标方向上...i 增加 1 行 , 横坐标方向上 j 增加 2 列 ; 从 黑点 走到 红点 4 , 纵坐标方向上 i 增加 2 行 , 横坐标方向上 j 增加 1 列 ; 那么 如果当前位置是 ( i , j...i 减少 2 行 , 横坐标方向上 j 增加 1 列 ; ( i + 1 , j - 2 ) , 对应 从 黑点 走到 红点 2 , 纵坐标方向上 i 减少 1 行 , 横坐标方向上 j 增加 2 列...; ( i - 1 , j - 2 ) , 对应 从 黑点 走到 红点 3 , 纵坐标方向上 i 增加 1 行 , 横坐标方向上 j 增加 2 列 ; ( i - 2 , j - 1 ) , 对应 从...// ② 纵坐标方向上 i 减少 1 行 , 横坐标方向上 j 增加 2 列 ; // ③ 纵坐标方向上 i 增加 1 行 , 横坐标方向上 j 增加 2 列 ; //

51410

python绘图 | 国家气象局开源预报检验库（多图预警）

有无预报检验 综合检验图performance() 绘制二分类预报的综合检验图，其横坐标为成功率，纵坐标为命中率，并绘制了等bias和等ts曲线辅助线，检验结果以圆点方式显示在图中，从而可以直接浏览成功率...连续型预报检验 散点回归图scatter_regress() 绘制观测-预报散点图和线性回归曲线，横坐标为观测值，纵坐标为预报值，横坐标和纵坐标取值范围自动设为一致，在图形中间添加了完美预报的参考线。...图中横坐标和纵坐标取值范围自动设为一致，并在图形中间添加了完美预报的参考线。 ?...ROC图roc() 绘制ROC曲线，曲线以空报率（pofd）作为横坐标，以命中率（pod）为纵坐标。其中曲线描点为预报概率设置不同阈值作为预报发生的条件下，对应的（空报率，命中率）。 ?...可靠性图reliability() 绘制可靠性图，其中横坐标为预报概率。纵向分为主次两幅子图，主图纵坐标为同一预报概率区间下实况样本事件发生的比例。次图为每个预报区间对应的预报样本数。 ?

2.5K32

解释凸轮速度与加速度曲线含义

图1-2显示在不同坐标中的曲线 从图中可以看到位置曲线横坐标是x，纵坐标是f(x)，容易理解为主从轴位置对应关系。速度曲线的横坐标也是x，但纵坐标是 。...从图中我们发现速度曲线的横坐标居然与位置曲线的横坐标一样，最大值都是360，难道速度曲线是从轴速度与主轴位置的对应关系？...图2-1 速度曲线是位置曲线的斜率 如上图所示位置曲线中，横坐标从0到20，纵坐标都保持20不变。在此情况下，位置曲线的斜率为0。图中速度曲线横坐标从0到20，纵坐标为0，符合推论。...位置曲线中，横坐标从20到40，纵坐标也从20到40，位置曲线斜率为1。图中速度曲线横坐标从20到40这段，纵坐标也是1，也符合推论。...2.2 加速度曲线分析 在加速度曲线中，横坐标是x，纵坐标是 。 图2-2 加速度曲线 同样通过数学公式分析加速度曲线。

3K20

python绘图模块之matplotlib

在上例中1,1,1表示了该绘图对象仅有1个子图，也就是1*1类型 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot([1, 2, 3, 4]) # 指定纵坐标...，此时横坐标数量会自动设置的和纵坐标数量相等，从0开始，也就是横坐标会变成[0,1,2,3] ax.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) # 指定横坐标和纵坐标，绘制另外一条曲线...可以看到有两条线： 第一条是蓝色的线，也就是: ax.plot([1,2,3,4]) 这条命令传入的参数代表纵坐标的值，因为没有传递横坐标，因此横坐标默认从0开始，以1位单位递增。...有了这个绘制的思路，我们就可以将我们需要绘制的点，放在两个list里面，其中一个作为横坐标，另外一个作为纵坐标，这样就可以绘制出来我们想要的图像了，关于图像的标题、横纵坐标说明、图示等等，都可以使用对应的函数来进行丰富

1.3K20

基于MATLAB的AM调制解调

图中横坐标表示载波持续时间，纵坐标表示载波幅值。从图中可知本次调制使用的载波幅度为1。 上图还显示了载波信号的频谱图。图中横坐标表示频率，纵坐标表示信号频谱幅值。...图中的横坐标和纵坐标分别对应表示时间和信号幅度值。从图中可以明显看出调制信号为余弦信号。 上图还显示了调制信号的频谱图。图中的横坐标和纵坐标分别对应表示频率和频谱幅值。...图中横坐标和纵坐标分别对应表示时间和信号幅值。 上图还显示了经历调制后信号所对应的频谱。频谱图中横坐标代表频率，纵坐标代表频谱幅值。...图中横坐标和纵坐标分别对应表示时间和信号幅值。解调将已调信号复原了，信号波形与调制信号波形完全吻合，没有出现失真。 上图还显示了解调后信号所对应的频谱。频谱图中横坐标代表频率，纵坐标代表频谱幅值。...频谱图中横坐标代表频率，纵坐标代表频谱幅值。噪声对频率的影响很小，而且中心频率也没有变，失真很小。 上图是加小噪声后解调信号波形图与频谱图，图中横坐标和纵坐标分别对应表示时间和信号幅值。

1.3K20

4道面试题，带你走上做图高手之路

横、纵坐标有刻度线。此时选中图片，然后再选中网格线，按【delete】可以把网格线删除，再更改坐标轴，折线等。操作步骤如下动图演示： 主横坐标显示的是日期，但目标图要求的是数字8，9，10……。...平均值的线与主纵坐标要靠近，主纵坐标要显示万为单位。...再进一步操作如下： 以上的操作可以理解为金额曲线和平均值直线各自有自己的一套横纵坐标，只是默认平均值直线和金额曲线共用了一套横纵坐标，由于要把平均值的直线和主纵坐标靠在一起，所以要把属于平均值直线的次横坐标调出来...，并选中次横坐标在【坐标轴选项】那里设置成【坐标轴位置在刻度线上】。...image.png 把平均值的次纵坐标选中按【delete】键删除，次横坐标不能删，否则就把会平均线的直线和主纵坐标分开，不能删但可以隐藏起来，把次横坐标选中，刻度和坐标轴的值“8，9，10……”设置成白色

1.5K2019

转录组分析 | 使用FastQC进行数据质控

图中横坐标表示每条reads上碱基的位置，纵坐标表示每种碱基在该位置数量的百分比。...图中横坐标为reads的GC含量，纵坐标是reads的数目。蓝线是GC含量理论值，红线是实际值。一般来说两个曲线越接近数据质量越好。像上图这种情况，有可能是某些区域被反复测序导致的。...图中横坐标表示每条reads上碱基的位置。纵坐标表示N碱基的百分比。理论上N碱基应该如图所示，基本是不存在的。 指标7：reads长度分布 ?...图中横坐标表示reads的长度，纵坐标表示reads的数量。由图可知，数据里reads的长度集中在150bp，未出现极短的reads，说明数据质量较好。 指标8：重复序列比例 ?...图中横坐标表示每条reads上碱基的位置。纵坐标表示接头序列碱基的百分比。图中显示数据中不含接头序列。

2.4K31

matlab plot函数详解_matlab floor函数用法

1. plot(x) 当x 为一向量时，以x 元素的值为纵坐标，x 的序号为横坐标值绘制曲线。当x 为一实矩阵时，则以其序号为横坐标，按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线。...2. plot(x，y) 以x 元素为横坐标值，y 元素为纵坐标值绘制曲线 3. plot(x，y1，x，y2，…。)...plot(x，y1，x，y2，…) 以公共的x 元素为横坐标值，以y1，y2，… 元素为纵坐标值绘。 制多条曲线 4....绘图参数表 例如 plot(x，y1，‘r+-’，x，y2，‘k*：’)1 函数含义 grid on (/off) 给当前图形标记添加(取消)网络 xlable(‘string’) 标记横坐标 ylabel...(‘string’) 标记纵坐标 TItle(‘string’) 给图形添加标题 text(x，y，’string’) 在图形的任意位置增加说明性文本信息 gtext(‘string’) 利用鼠标添加说明性文本信息

1K30

Numpy一维线性插值函数的用法

插入数据的纵坐标，和x形状相同。 x: 数组，待插入数据的横坐标. xp: 一维浮点数序列，原始数据点的横坐标，如果period参数没有指定那么就必须是递增的。...否则，在使用xp = xp % period正则化之后，xp在内部进行排序. fp: 一维浮点数或复数序列原始数据点的纵坐标，和xp序列等长. left: 可选参数，类型为浮点数或复数（对应于fp值），...插入横坐标在原函数横坐标范围内 x = 2.5 # 要插入值的横坐标 xp = [1, 2, 3] # 要插入序列的横坐标 fp = [3, 2, 0] # 要插入序列的纵坐标 y =...np.interp(x, xp, fp) # 返回插入值的纵坐标 1.0 plt.plot(xp, fp, '-o') plt.plot(x, y, 'x') plt.show() 插入横坐标在原函数横坐标外...xp, fp) # array([ 3. ,3. ,2.5 ,0.56, 0. ]) plt.plot(xp, fp, '-o') plt.plot(x, y, 'x') plt.show() 插入横坐标在原函数横坐标外

4.1K30
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