axis('equal') #修正为正圆 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的 plt.show() 箱型图(boxplot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_subplot(212) np.random.seed(100) data = np.random.normal(size=1000, loc=...
x = np.linspace(0,1,500) #生成指定范围的一维数组【给出的是生成的数的个数】 生成0-1【包含1】的500个数 y = np.sin(3 * np.pi * x) * np.exp(-4 * x)#对x的衰减函数 fig,ax = plt.subplots() plt.plot(x,y)#绘制x、y plt.fill_between(x,0,y,facecolor = 'red',alpha = 0....
axes.plot(m23_years,m23_temperature,"md",label="M23") axes.plot(my2_years,my2_temperature,"c*",label="MY2") axes.set_xlabel("Time") axes.set_ylabel("Temperature") axes.legend() axes.xaxis.grid() plt.show() 参见样式示例
Change the rotation of tick axis We can change the tick labels rotation by using the rotation attribute of the required ytick or xtick labels. First, we define the heatmap like this: >>> heat_map = sb.heatmap(data) >>> plt.show() ...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(1000)# 绘图plt.boxplot(x)# 添加网格plt.grid(axis='y', ls=':', lw=1, color='gray', alpha=0.4)plt.show() 8. 误差棒图 —— errorbar() 此函数用于绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围: import matplotlib.py...
plt.plot(cc,cc ** 2,label ='quadratic') plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') 结果显示,如下: 注意为了显示中文,我们plt.rcParams属性设置了中文字体,不然不能正确显示中文title的。 2.散点图 散点图和折线图的原理差不多;如果使用直线连接散点图...
~\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\matrix.py in _determine_cmap_params(self, plot_data, vmin, vmax, cmap, center, robust) 202 vmin = np.nanpercentile(calc_data, 2) 203 else: --> 204 vmin = np.nanmin(calc_data) 205 if vmax is None: ...
covid_df.sum(axis=1).fillna(0).plot_animated(filename=examples/example-bar-chart.gif, kind=bar, period_label={x:0.1,y:0.9}, enable_progress_bar=True, steps_per_period=2, interpolate_period=True, period_length=200 ) 05 动态散点图 ...
header=0)data1=data1.sort_values(by='std_arpu',ascending=True)#排序后的值需要赋值给一个新变量,这样可以在下方用排序后的数据data1['index2']=[iforiinrange(len(data1[['index']]))]#向数据框中添加一列data1=data1.drop('index',axis=1)#删除数据框某一列的元素##print(data1.head())##...
# pip install shapimportshap# load JS visualization code to notebookshap.initjs()# 用SHAP值解释模型的预测,相同的语法适用于LightGBM、CatBoost和scikit-learn模型explainer=shap.TreeExplainer(xgb)shap_values=explainer.shap_values(X_test)shap_values###shap_values1=np.array(shap_values).reshape(23,36)...