步骤2: 创建二维矩阵 # 创建一个 10x10 的随机矩阵matrix=np.random.rand(10,10)# 生成一个 10x10 的随机数组(值在0到1之间) 1. 2. 这里,我们使用numpy中的random.rand()函数生成一个 10x10 的随机矩阵,每个元素的值在 0 到 1 之间。 步骤3: 使用imshow()函数绘制图像 plt.imshow(matrix,cmap='gra...
# pd.scatter_matrix()散点矩阵 # pd.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, # grid=False, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds) df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),columns = ['a','b','c','d']) ...
matrixplot函数的基本语法如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.matrixplot(data, cmap=None, fontsize=12, fontweight="bold", fmt="%1.2f", linewidths=1., markers=None, markerfacecolor="w", markeredgecolor="k", grid=False, **kwargs) ``` 主要参数说明: - data:输入的矩阵数据...
功能1:评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵。 import scikitplot as skplt rf =RandomForestClassifier() rf = rf.fit(X_train, y_train) y_pred = rf.predict(X_test) skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_test, y_pred, normalize=True...
【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(廿七):Matplotlib详解:3、多子图和布局:散点矩阵图(Scatter Matrix Plot) 布局教程python深度学习plot Python本身是一种伟大的通用编程语言,在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法...
(cols): # 计算圆心坐标 x = j y = rows - i - 1 # 根据整数的值确定圆的颜色 if matrix[i, j] == -1: color = 'red' elif matrix[i, j] == 0: color = 'green' else: color = 'blue' # 绘制圆 circle = plt.Circle((x, y), radius, color=col...
recurrence_plot = np.where(distance_matrix <= threshold, 1, 0) return recurrence_plot 上面的代码创建了一个二进制距离矩阵,如果时间序列i和j的值相差在0.1以内(阈值),则它们的值为1,否则为0。得到的矩阵可以看作是一幅图像。 白噪声 接下来我们将可视化白噪声。首先,我们需要创建一系列模拟的白噪声: ...
在 Python 中,plot_confusion_matrix 函数通常需要以下参数: - confusion_matrix:混淆矩阵,用于展示分类模型的预测结果与实际结果之间的差异。 - classes:分类标签,用于指定混淆矩阵中每一列的含义。 - normalize:是否对混淆矩阵进行归一化处理,默认为 False。 - cmap:颜色映射,用于为混淆矩阵中的每个元素设置颜色。
symbols(x, y = NULL, # 添加符号的位置 circles, # 绘制圆形的半径 squares, # 绘制方形的边长 rectangles, # 绘制矩形,需要一个两列的matrix,第一列为宽,第二列为高 stars, # 绘制星形,至少需要3列及以上 thermometers, # 有点像温度计的形状,3或4列的matrix boxplots, # 绘制箱线图,5列的matrix...
scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库,包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后,常见的操作是对模型进行可视化,则需要使用Matplotlib进行展示。 scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。