b1>4 # array([False, False, False, False, False, True, True, True, True, True]) b1[b1>4] # array([5, 6, 7, 8, 9]) 花式索引 b1 = np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) b1[[2,3,5]] # array([2, 3, 5]) 通用函数 一元函数: abs: 绝对...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.array([[0,1,2],[0,1,2]])y=np.array([[0,0,0],[1,1,1]])plt.plot(x,y,color='green',marker='.',linestyle='')plt.grid(True)plt.show() 上面的X是一个二维数组,表示的是坐标点的X轴的位置。 Y也是一个二维数组,表示的是坐标点的Y...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个numpy数组x=np.array([1,2,3,4,5])# 使用numpy的sum函数计算数组的和y=np.sum(x)# 使用matplotlib的pyplot模块绘制数组plt.plot(x,y)plt.show() 在这个示例中,我们首先导入了numpy和matplotlib库,并创建了一个numpy数组。然后,我们使用numpy的sum函数计...
plt.scatter(datasets_X, datasets_Y, color = 'red') #scatter函数用于绘制数据点,这里表示用红色绘制数据点; #plot函数用来绘制回归线,同样这里需要先将X处理成多项式特征; plt.plot(X, lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)), color = 'blue') plt.xlabel('Area') plt.ylabel('Price') plt...
array([[3, 3, 3, 3], [5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [8, 8, 8, 8]]) 得到16 个唯一坐标对,结果数组中的每个索引到索引元素对对应一个。可视化一下就很好理解了 plt.plot(xx,yy,linestyle="none", marker="o",color="red"); ...
>>> plt.plot(x, y, 'o', t, p(t), '-') 更多多项式(有更多基数) NumPy也有一个更复杂的多项式界面,它支持Chebyshev基。 >>> >>> p = np.polynomial.Polynomial([-1, 2, 3]) # >>> p(0) -1.0 >>> p.roots() array([-1. , 0.33333333]) ...
(二)3D绘图函数--plot3d(线图形一维) (三)3D绘图函数--2D数据(二维) (四)3D绘图函数--3D数据(三维) Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化。
1.利用构造函数array()创建 2.利用arrange()创建 3.生产随机数来创建 4.利用linspace()线性等分来创建 5.全为0的数组np.zeros(shape) 6.全为1的数组np.ones(shape) 7.空元素数组 数组的常见操作 1.基本运算 2.array合并 3.array分割 4.array的copy ...
array([[3, 3, 3, 3], [5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [8, 8, 8, 8]]) 得到16 个唯一坐标对,结果数组中的每个索引到索引元素对对应一个。可视化一下就很好理解了 plt.plot(xx, yy, linestyle="none", marker="o", color="red"); ...
python numpy绘制统计曲线图 python numpy画图,一、简单的绘图操作一个简单的绘图操作python代码示例如下:#画图x=np.linspace(-5,5,100)y=x*x-2plt.figure()plt.plot(x,y,label='line')plt.plot([-4,4],[0,0])plt.show()#画图得到的结果: 二、相关API说明1