matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[source] 将y 与 x 绘制为线条标记。 函数定义: plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 1. 2. 点或线节点的坐标由 x,y 给出。
# 计算函数值 Z = simple_function(X, Y) # 绘制图像 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') ax.set_title('Graph of z = x^2 +...
p = plt.plot(x, noise_y, 'rx') p = plt.plot(x, coeff[0] * x + coeff[1], 'k-') p = plt.plot(x, y, 'b--') 还可以用poly1d生成一个以传入的coeff为参数的多项式函数: In [7]: f = poly1d(coeff) p = plt.plot(x, noise_y, 'rx') p = plt.plot(x, f(x)) In [...
pip install memory_profiler#Load its magic function %load_ext memory_profiler from memory_profiler import profile memory_profiler可以完成以下的工作: 1、查找一行的内存消耗 我们只需要在代码的前面加上魔法函数 %memit %memit x = 10+5 #Output peak memory: 54.01 MiB, increment: 0.27 MiB 这里,峰值...
# Function to calculate correlation coefficient between two arraysdefcorr(x,y,**kwargs):# Calculate the value coef=np.corrcoef(x,y)[0][1]# Make the label label=r'$\rho$ = '+str(round(coef,2))# Add the label to the plot
plt.plot('a', 'c', data=data) 1. 2. 3. 4. 绘制多个数据集 有多种方法可以绘制多个数据集。 最直接的方法就是多次调用plot。例子: >>> plot(x1, y1, 'bo') >>> plot(x2, y2, 'go') 1. 2. 或者,如果您的数据已经是一个2d数组,您可以直接将其传递给x, y。
PMF。来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Probability_mass_function PDF:概率密度函数 它类似于连续变量的 PMF 版本。返回连续随机变量 X 在某个范围内的概率。 PDF。来源:https://byjus.com/maths/probability-density-function/ CDF:累积分布函数 返回随机变量...
返回随机变量 X 取小于或等于 x 的值的概率。 CDF(指数分布的累积分布函数)。来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulative_distribution_function 3. 离散分布 伯努利分布 我们只有一个试验(只有一个观察结果)和两个可能的结果。例如,抛硬币。 我们有一个真的(1)的结果和一个假的(0)的结果。假设我们接受正...
= cost_function(x, y, theta)print("Cost:", J)print("Parameters:", theta) #for testing and plotting cost n_epochs = []jplot = []count = 0for i in J_all: jplot.append(i[0][0]) n_epochs.append(count) count += 1jplot = np.array(jplot)n_epochs = np.array(n_epochs)plot_...
x=np.linspace(-4,4,100)y_pdf=stats.norm.pdf(x,0,1)y_cdf=stats.norm.cdf(x,0,1)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(x,y_pdf,'b-',label='PDF')ax1.set_title('Probability Density Function - how2matplotlib.com')ax1.set_ylabel('Probability Density')ax...