plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, ...
AI代码解释 plt.plot(X,Y,marker='.',color='blue',linestyle='none')plt.show() 当然,我们也可以获得网格平面上坐标点的数据,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 z=[iforiinzip(X.flat,Y.flat)]zout:[(0.0,0.0),(0.25,0.0),(0.5,0.0),(0.75,0.0),(1.0,0.0),(0.0,0.5...
plt.plot(x, y-0.6, 'm') plt.plot(x, y-0.8, 'w') plt.plot(x, y-1, 'b') plt.show() 输出如图(5-16)所示: 我们还可以编写如下代码: plt.plot(x, y+1, 'g', x, y+0.5, 'y', x, y, 'r', x, y-0.2, 'c', x, y-0.4, 'k', x, y-0.6, 'm', x, y-0.8, 'w...
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。 这是一个提供多维数组对象、各种派生对象(如掩码数组和矩阵)以及一系列用于数组快速操作的例程的 Python 库,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等。 NumPy 包的核心是ndarray对象。这个对象封装了* n *维同种...
七、plot图表 可视化必不可少的:import matplotlib.pyplot as plt 将想要可视化的数据例如是data:data.plot() 就可以plot上去 然后显示出来即可:plt.show() 显然可以显示Series类型的数据,还可以显示DF类型的,步骤一样,不过会有很多条线。 plot里有很多参数,可以设定其颜色粗细等,linestylr=’–’ #虚线。
plt.plot(data, label='Data') plt.xlabel('Index') plt.ylabel('Value') plt.title('Line Chart of Numpy Data') plt.legend() plt.show() 这种方法能够直观地展示数据的分布和趋势。对于不同的数据类型,可以选择不同的图表类型,如直方图、散点图等。
Run from the command line as follows python vectorsum.py n where n is an integer that specifies the size of the vectors. The first vector to be added contains the squares of 0 up to n. The second vector contains the cubes of 0 up to n. ...
/usr/bin/env/pythonimport sysfrom datetime import datetimeimport numpy as np"""This program demonstrates vector addition the Python way.Run from the command line as followspython vectorsum.py nwhere n is an integer that specifies the size of the vectors.The first vector to be added contains ...
我们目前使用Sphinx与Doxygen一起为 NumPy 生成 API 和参考文档。此外,构建文档需要随附在Matplotlib中的 Sphinx 扩展plot_directive。我们还使用numpydoc在生成的 API 文档中呈现 docstrings。由于某些文档部分需要 SciPy 函数,因此还安装了SciPy。 若要安装Doxygen,请查看官方的下载和安装页面,或者如果你使用的是 Linux...
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') x = [5,8,10] y = [12,16,6] x2 = [6,9,11] y2 = [6,15,7] plt.plot(x,y,'g',label='line one', linewidth=5) plt.plot(x2,y2,'c',label='line two',linewidth=5) plt.title('Epic In...