newaxis]) # make noise in 1% of the image pixels speckles = (np.random.random(I.shape) < 0.01) I[speckles] = np.random.normal(0, 3, np.count_nonzero(speckles)) plt.figure(figsize=(10, 3.5)) plt.subplot(1, 2, 1)
defnumpy_function():""" 使用 numpy 绘制函数曲线 """x=np.linspace(-2,2,500)y=x**2plt.plot(x,y)plt.show() deftitle_x_y_label():""" 添加标题、x 和 y 标签、网格线 """x=np.linspace(-2,2,500)y=x**2plt.plot(x,y)plt.title("Square function")plt.xlabel("x")plt.ylabel("...
#plot根据列表绘制出有意义的图形,linewidth是图形线宽,可省略 plt.plot(input_values,squares,linewidth=5) #设置图标标题 plt.title("Square Numbers",fontsize = 24) #设置坐标轴标签 plt.xlabel("Value",fontsize = 14) plt.ylabel("Square of Value",fontsize = 14) #设置刻度标记的大小 plt.tick_para...
size() # Make the plot with pandasdf.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad")plt.ylabel("")plt.show() 图32 图32-2 33、树形图 (Treemap) 树形图类似于饼图,它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。 (『Python数据之道』注:...
首先绘图需要导入matplotlib.pyplot,其中pyplot是matplotlib的绘图框架,功能类似于于MATLAB的绘图功能,图形绘制需要利用到pyplot,即plt.plot()和plt.show(); 程序通过Numpy生成绘图所需数据,Numpy是Python的一个数据处理包,极大的方便了Python在科学计算方面的应用,在程序中通过使用Numpy内置linspace()生成区间在[-3,3]的...
size() # Make the plot with pandasdf.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad")plt.ylabel("")plt.show() 图32 图32-2 33 树形图 (Treemap) 树形图类似于饼图,它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。 (『Python数据之道』注:...
>>> plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'go-', label='line 1', linewidth=2) >>> plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'rs', label='line 2') If you make multiple lines with one plot call, the kwargs apply to all those lines. ...
方法一: 使用内置模块 >>> import math >>> math.pow(12, 2) # 求平方 144.0 >>> mat...
width= 0.4ind= np.linspace(0.5,9.5,10)#make a square figurefig = plt.figure(1, figsize=(12,6)) ax= fig.add_subplot(111)#Bar Plotax.bar(ind-width/2,quants,width,color='coral')#Set the ticks on x-axisax.set_xticks(ind)
# Make the plot with pandas df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8)) plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad") plt.ylabel("") plt.show() 33. 树形图 (Treemap) 树形图类似于饼图,它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。 注:需要安装 squarify 库 # pip install ...