使用前面定义的函数计算y值,然后调用matplotlib的plot函数来绘制图像: a, b, c = 1, 0, 0 # 这里可以设置不同的系数进行尝试 y = quadratic_equation(x, a, b, c) plt.plot(x, y) plt.title('Quadratic Equation Graph') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.grid(True) plt.axhline(y=0,...
setp(cx.get_yticklabels(), visible=False) # Fourth sub-plot, the scale averaged wavelet spectrum. dx = plt.axes([0.1, 0.07, 0.65, 0.2], sharex=ax) dx.axhline(scale_avg_signif, color='k', linestyle='--', linewidth=1.) dx.plot(t, scale_avg, 'k-', linewidth=1.5) dx.set_...
def plot_cost_function(self): if self.bgd == True: plt.plot(range((self.n_iterations)),self.cost_history) plt.xlabel('No. of iterations') plt.ylabel('Cost Function') plt.title('Gradient Descent Cost Function Line Plot') plt.show() else: print('Batch Gradient...
() ax2.plot(x, np.real(psi), label=f"PYWT {complex_morlet}", c="blue", linewidth=6, alpha=0.7) ax2.plot(x, np.real(cmor_pywt_output), label="cmor Morlet Output", linestyle='--', c="red") ax2.set_title("Verify Output from PyWavelets match Equation") ax2.axhline(0,...
defplot_df(df,x,y,title="",xlabel='Date',ylabel='Value',dpi=100):plt.figure(figsize=(16,5),dpi=dpi)plt.plot(x,y,color='tab:red')plt.gca().set(title=title,xlabel=xlabel,ylabel=ylabel)plt.show()plot_df(df,x=df.index,y=df.value,title='Monthly anti-diabetic drug sales in Aust...
python line 方法 python中linear Linear 线性回归算法 )和自变量( )之间关系,通常被用于预测分析、时间序列等。 线性回归(Linear Regression)是利用线性回归方程的最小二乘法对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的方法。 假设一个房价-房屋面积数据信息情况如下图蓝点,通过线性回归方法拟合得到...
solution=solve(equation,x)returnVariableRange(x,solution[0],solution[1]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 图形化展示:使用matplotlib库来绘制图形,将不等式和变量的取值范围展示出来。 AI检测代码解析 Markdown code:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_inequality(inequality,variable_range):x...
散点图 (Scatterplot)简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点,检测两个变量之间的关系,这就是散点图。 散点图可以了解数据之间的各种相关性,如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等,而且也可以通过数据点的密度(辅助拟合趋势线)来确定相关性的强度。另外,也可以探索出异常值(在远超出一般聚集区域的数据...
可以使用Python的SciPy库中的odeint函数来解微分方程组,并使用matplotlib库中的plot函数来绘制曲线。 例如,下面的代码可以用来解决下面的微分方程组: dy/dt = y y(0) = 1 import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # Define the differential equation def f(y, ...
#create a simple line graph to show our results over timeplt.plot(trials_list, freq_list) plt.ylabel('Sample Average') plt.xlabel('Sample Size') plt.hlines(0.50,0,sample_size,linestyles='dashed') plt.show() 运行我们的笔记本将产生以下结果: ...