随笔分类 - 2_Python库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn等）
摘要：matplotlib绘图的核心原理讲解 一、总结 一句话总结： 一个figure(画布)有多个axes(坐标系)，也就是子图，一个axes(坐标系)有多个axis(坐标轴)，比如x轴y轴 1、matplotlib获取axes？ axes1 = figure.add_subplot(2,1,1) 2、
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摘要：matplotlib_200730系列 14、Animation 动画 一、总结 一句话总结： ani=animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=100,init_func=init,interval=20,blit=False) imp
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摘要：jupyter notebook matplotlib绘制动态图并显示在notebook中 一、总结 一句话总结： 引入pylab库，加上%pylab就可以画出动态库了：Using matplotlib backend: Qt5Agg from matplotlib import pylab %py
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摘要：matplotlib_200730系列 13、次坐标轴 一、总结 一句话总结： I、ax2=axl.twinx(); #Create a twin Axes sharing the xaxis II、axl.plot(x,y1,'g-'); ax2.plot(x,y2,'b--'); import
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摘要：matplotlib_200730系列 12、图中图 一、总结 一句话总结： 主要是改变axis的位置：ax1=fig.add_axes([left,bottom,width,height]) # 小图1（主要是改变 left,bottom,width,height） left,bottom,wid
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摘要：matplotlib_200730系列 11、Subplot 分格显示 一、总结 一句话总结： method 1:subplot2grid：axl=plt.subplot2grid((3,4),(0,0),colspan=4,rowspan=1) method 2:gridspec：gs=grids
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摘要：matplotlib_200730系列 10、Subplot 多合一显示 一、总结 一句话总结： plt.subplot(2,2,1)：分成2行2列，第1个图：也可以写成 plt.subplot(221) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() #
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摘要：matplotlib_200730系列 9、3D数据 一、总结 一句话总结： 画3D图：ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) 画等高线图：ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',o
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摘要：matplotlib_200730系列 8、image图片 一、总结 一句话总结： plt.imshow(data) 将数值转成颜色 plt.colorbar() 显示颜色基准条 data=np.random.uniform(0,1.0,9).reshape((3,3)) # plt.imshow(
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摘要：matplotlib_200730系列 7、contours 等高线图 一、总结 一句话总结： A、将点放到网格（meshgrid）上面去：X,Y=np.meshgrid(x,y) B、填色：plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot
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摘要：matplotlib_200730系列 6、Bar 柱状图 一、总结 一句话总结： 柱状图使用非常简单，就是bar方法：plt.bar(X,+Y1,facecolor="#9999ff",edgecolor="white") plt.bar(X,+Y1,facecolor="#9999ff",edg
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摘要：matplotlib_200730系列 5、Annotation标注 一、总结 一句话总结： 1、plt的annotate方法添加标注，plt的text方法添加文本标注 2、虚线用plot方法画，scatter方法来标注点 # 添加标注 # 1、画虚线，也就是两个点 x0=1 y0=2*x0+1 #
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摘要：matplotlib_200730系列 4、legend图例 一、总结 一句话总结： 画线中加label表示线的名字，调用legend方法即可显示图例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50)
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摘要：matplotlib_200730系列 3、移动坐标轴 一、总结 一句话总结： 1、get current axis：ax=plt.gca() 2、去掉右轴和上轴，比如去掉右轴：ax.spines['right'].set_color('none') 3、将bottom轴设置为x轴，将left轴设置
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摘要：matplotlib_200730系列 2、设置x轴、y轴参数 一、总结 一句话总结： plt.xlim((-1,2))：相当于取x轴-1到2的位置 plt.xlabel("x")：设置x轴的文本 plt.xticks(np.linspace(-1,2,5))：替换x轴的标注 # 2、设置x轴 y轴
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摘要：matplotlib_200730系列 1、figure图像 一、总结 一句话总结： A、不同的figure就是不同的图片 B、figure下面的代码属于这个figure C、plt.figure(num=3, figsize=(8,5))，图像编号是3，图像大小为8,5 二、figure图像 博客
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摘要：Python机器学习库sklearn.model 一、总结 一句话总结： sklearn（scikit-learn）库的功能非常强大，可以解决Classification、Regression、Clustering、Dimensionality reduction等问题 1、train_test_s
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摘要：jupyter notebook常用快捷键 一、总结 一句话总结： Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式。编辑模式(Enter 键启动)，允许你往单元中键入代码或文本；这时的单元框线是绿色的。命令模式 (按键 Esc 开启)，键盘输入运行程序命令；这时的单元框线是灰色。 1、Jupy
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摘要：np.vstack()和np.hstack() 一、总结 一句话总结： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 二、np.vstack()和np.hstack() 转自或参考：np.vstack()和np.hstack()https://blog.csdn
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摘要：用 Python 检验数据正态分布的几种方法 一、总结 一句话总结： scipy.stats.anderson(x, dist ='norm' ) 该方法是由 scipy.stats.kstest 改进而来的，可以做正态分布、指数分布、Logistic 分布、Gumbel 分布等多种分布检验。 sc
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