1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks()7、设置图像边框颜色...
scatterplot(data=data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", legend=False, sizes=(20, 2000)) b.set(xscale="log") plt.show() 它们根据数据集中变量的数量、可视化数据的类型以及其中的维数将它们分为不同的类型。 简单气泡图 它是气泡图的基本类型,相当于普通气泡图。 带标签的气泡图 此...
1,11,1)2plt.figure()3plt.title(u'训练性能', fontproperties=font)4plt.plot(x, x * 2, label=u'训练误差')5plt.plot(x, x * 3, label=u'验证误差')6plt.ylabel(u'误差', fontproperties=font)7plt.xlabel(u'训练次数', fontproperties=font)8plt.legend(prop =font)9fig_name = save_path...
最底层为Canvas(画板) ,在之上构建Figure(画布) ,再在画布之上构建Axes(绘图区) ,而坐标轴(axis) 、图例(legend) 等辅助显示层以及图像层都建立在Axes之上,面向绘图对象。 这很像我们用画板作画的过程,我们先找到一块画板,然后铺上一张画布,再在画布上选定了作画的区域,在这个区域里我们画上了蓝天和白...
['Close'][ss_short], marker='v', color='red', label='SS 空头', s=100, edgecolor='black') ax1.set_title("Super-Smoother 信号与趋势和波动性突破过滤器") ax1.set_ylabel("价格 (USD)") ax1.legend() ax1.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() # 调整图表布局 plt.show() # ...
( is_show=True, # 显示标签 position="outside", # 标签位置在扇形外部 formatter="{b}: {c} ({d}%)", # 标签内容,显示类别、数值和百分比 ), ) # 设置全局配置 pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年水果销售占比"), legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", ...
line, = ax.plot([1,2,3]) line.set_label('Label via method') fig.legend() 通过定义以下划线开头的标签,可以从自动图例元素选择中排除特定行。这是所有艺术家的默认设置,因此在不带任何参数且不手动设置标签的情况下调用Figure.legend将导致不绘制图例。
plot=chart.plots[0]#设置数据标签plot.has_data_labels = True#显示数据标签data_labels = plot.data_labels#获取数据标签控制类data_labels.number_format ='#,#'#标签的数字格式data_labels.position = XL_LABEL_POSITION.OUTSIDE_END#标签位置data_labels.font.name ='Arial'data_labels.font.size= Pt(14...
plt.plot(epochs, l2_model_val_loss, ‘b’, label=’l2 loss’) plt.title(‘Training and validation loss’) plt.xlabel(‘Epochs’) plt.ylabel(‘Loss’) plt.legend() plt.show() 上图显示了 L2 正则化惩罚的影响。如你所见,即使两个模型的参数个数相同,具有 L2 正则化的模型(圆点)比参考模型...
plt.legend(loc='upper right') 42 plt.tight_layout() 43 plt.show() 44 45 # 执行可视化 4 46 plot_cost_curve(thresholds, costs, model_name="Breast Cancer Classifier") 三、工业级应用案例 3.1 金融风控系统 1 import pandas as pd 2 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 3 加载数...