scatter(features[:, 1].numpy(), labels.numpy(), 1) plt.show() return features, labels Example #27Source File: 38_gradient_descent.py From deep-learning-note with MIT License 5 votes def show_trace_2d(f, results): plt.plot(*zip(*results), '-o', color='#ff7f0e') x1, x2 =...
names = ['group_a', 'group_b', 'group_c'] values = [1, 10, 100] plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133) plt.plot(names, values) plt.suptitle('Categorical Plotting') plt.show() 1. 2....
names=['group_a','group_b','group_c']values=[1,10,100]plt.figure(figsize=(9,3))plt.subplot(131)plt.bar(names,values)plt.subplot(132)plt.scatter(names,values)plt.subplot(133)plt.plot(names,values)plt.suptitle('Categorical Plotting')plt.show() 以上代码生成了一个包含三个子图的图形,每...
2、绘制散点图并设置其样式 使用scatter()可以绘制散点图并设置各个数据点的样式。 绘制单个点 要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向它传递一对 x 和 y 坐标,它将在指定位置绘制一个点: import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4, s = 200) #实参s设置点的尺寸 #设置图表标题并给坐标轴加上...
分分钟提升你的heatmap的颜值哦!...~ 2用到的包 # devtools::install_github("rlbarter/superheat") library(superheat) library(tidyverse) 3示例数据...Scatterplots 我们可以在热图的旁边添加一些注释图,非常简单,比如yt (‘y top’)或者yr(‘y right’)。...yr.plot.type = "boxplot", yr.cluster....
ax1.scatter(x = np.arange(len(self.ref)), y = self.ref, c = 'red', marker = 'o', linewidths = 0.01, )#color = 'red', marker = 'o', markersize = 1, ticks1 = ax1.set_yticks(list(np.arange(22))) #也可以将其他值用作标签 ...
nov = ax.scatter(zip(*nov_data)[0], zip(*nov_data)[1], color="r", marker="o", s=60) inter = ax.scatter(zip(*inter_data)[0], zip(*inter_data)[1], color="g", marker="^", s=60) exp = ax.scatter(zip(*exp_data)[0], zip(*exp_data)[1], color="b", marker="*...
在这个例子中,我们使用了scatter函数来绘制散点图,并通过s参数指定了点的大小,c参数指定了点的颜色,alpha参数指定了点的透明度。 三、图表美化 虽然Matplotlib提供了强大的绘图功能,但默认的图表样式可能并不总是符合我们的审美需求。幸运的是,Matplotlib也提供了丰富的美化选项,让我们可以自定义图表的样式。
plt.scatter('a', 'b', c='c', s='d', data=data) plt.xlabel('entry a') plt.ylabel('entry b') plt.show() 用分类变量绘图 还可以使用分类变量创建绘图。Matplotlib 允许直接将分类变量传递给许多绘图函数。例如: names = ['group_a', 'group_b', 'group_c'] ...
# Draw a scatter plot using 'petal length' and 'petal width'. Show 'sepal length' (iris.data[:,0]) in color # ADD YOUR CODE HERE from sklearn.linear_model import LinearRegression # Using scikit-learn Linear Regression, # predict 'sepal ...