>>> plot([1,2,3], [1,4,9], 'rs', label='line 2') 如果用同一个plot指令绘制多个图像, kwargs参数将适用于所用图像. 以下为所用可用的的 `.Line2D` 属性: agg_filter: a filter function, which takes a (m, n, 3) float array and a dpi value, and returns a (m, n, 3) array...
‘o’, data=obj) could be plt(x, y) or plt(y, fmt). In such cases, the former interpretation is chosen, but a warning is issued. You may suppress the warning by adding an empty format string plot(‘n’, ‘o’, ‘’, data=obj). ...
contourf(X, Y, Z1, 20, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.title('Function 1: $z = x^2\sin(x) - 2y^3$') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # Plot for function 2 plt.subplot(1, 2, 2) plt.contourf(X, Y, Z2, 20, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.title('Function...
importnumpyasnpimporttime a=np.random.rand(100000)b=np.random.rand(100000)tic=time.time()foriinrange(100000):c+=a[i]*b[i]toc=time.time()print(c)print("for loop:"+str(1000*(toc-tic))+"ms")c=0tic=time.time()c=np.dot(a,b)toc=time.time()print(c)print("Vectorized:"+str(1...
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs) 其中可选参数[fmt]是一个字符串,用于定义图的基本属性:颜色(color)、点型(marker)、线型(linestyle) 具体形式为:fmt = [color][marker][linestyle],注意这里的三个属性只能是每个属性的...
设置函数draw_linear_function绘制一元一次函数。 函数传入直线的斜率k和截距b,left和right为自变量x的取值范围。 在函数中,使用numpy的lin-space,在left和right之间,构造出100个相同间距的浮点数,保存至x。然后计算函数值y。 调用plot,绘制函数的图像:
plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show() 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate() 接口可以在图中增加注释说明。其中: xy 参数:备注的坐标点 xytext 参数:备注文字的坐标(默认...
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs) 其中可选参数[fmt]是一个字符串,用于定义图的基本属性:颜色(color)、点型(marker)、线型(linestyle) 具体形式为:fmt = [color][marker][linestyle],注意这里的三个属性只能是每个属性的...
Visualize a relationship between two continuous variables by producing a scatterplot and a plotted line of best fit. x = student["Height"] y = student["Weight"]# np.polyfit() models Weight as a function of Height and returns the# parametersm, b = np.polyfit(x, y,1) ...
(a[0],a[1])#解微分方程t =sy.symbols('t')y = sy.Function('y')sy.dsolve(sy.Eq(y(t).diff(t, t) - y(t), sy.exp(t)), y(t))#求矩阵特征值sy.Matrix([[1, 2], [2, 2]]).eigenvals()#如果需要看#的小数值,可以使用 evalf() 函数,...