修改了源代码: importpandasaspdimportnetworkxasnxfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Set global font propertiesplt.rcParams['font.family']='Times New Roman'plt.rcParams['font.size']=16# Function to plot the cumulative degree distribution for a given degree sequencedef...
plt.title('Plot with Logarithmic Scale')# 设置图形的标题plt.xlabel('X-axis')# 设置横坐标的标签plt.ylabel('Y-axis')# 设置纵坐标的标签 1. 2. 3. 8. 保存图形 最后,我们可以使用savefig函数将图形保存为文件。 plt.savefig('plot.png')# 将图形保存为plot.png文件 1. 以上就是实现Python plot对...
添加参数log_scale=True 如果把x轴和y轴都设置变量,就会出现一个网格分布图。颜色越深的地方应该是分布越多的地方。 2.2箱图 箱图的命令是boxplot。这里把x轴设为城市规模等级的分类,y轴是人均交通碳排放量,可以看到每一类城市人均TCE的分布,中位数、1/4和3/4分位值、以及点状的离群值。 同理,继续画了其...
plot(x,x**2) axes[0].set_title("Normal scale") axes[1].plot (x, np.exp(x)) axes[1].plot(x, x**2) #设置y轴 axes[1].set_yscale("log") axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)") axes[0].set_xlabel("x axis") axes[0].set_ylabel("y axis") axes[0].xaxis.label...
plot(x,np.log(x)) plt.show() 图例(legend) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = np.arange(1,11,1) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x,x*2,label='Normal') ax.plot(x,x*3,label='Fast') ax.plot(x,x*4,label='Faster') ax.plot(x,x...
Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以直接在官网文档中进行查询。 环境 Python 3.7.3 Matplotlib 3.1.3 ...
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号import seaborn as snsplt.figure(figsize=(14, 6))plt.subplot(1, 2, 1)sns.scatterplot(x=data['广告费用'], y=data['销售额'])plt.title('原始数据')plt.xlabel('广告费用')plt.ylabel('销售额')data['Log_广告费用'] = np.log(...
import numpy as npdef sigmoid(z):"""Sigmoid函数"""return 1 / (1 + np.exp(-z))def cost_function(X, y, weights):"""逻辑回归的代价函数(负对数似然函数)"""m = len(y)h = sigmoid(X @ weights)cost = (-y.T @ np.log(h) - (1-y).T @ np.log(1-h)) / mreturn costdef ...
19mass_spec['Intensity_tip'].append(scale) 20# 线条颜色 21mass_spec['color'] = Viridis6 22# 画布参数 23figure_opts = dict(plot_width=450, plot_height=300) 24hover_opts = dict( 25tooltips=[('MZ','@MZ_tip'...
#2、折线图 - 多线图#① multi_linedf= pd.DataFrame({'A':np.random.randn(100).cumsum(),"B":np.random.randn(100).cumsum()})#创建数据p= figure(plot_width=600, plot_height=400) p.multi_line([df.index, df.index],#第一条线的横坐标和第二条线的横坐标[df['A'], df['B']],#...