plt.plot(x_py, y_py, label='sin(x) - Pyplot')# 在当前 Axes 上绘图 (如果不存在则创建) plt.title('Pyplot API Example')# 设置当前 Axes 的标题 plt.xlabel('X-axis')# 设置当前 Axes 的 X 轴标签 plt.ylabel('Y-axis')# 设置当前 Axes 的 Y 轴标签 pl
In the above code, we have created a secondary axis named ‘ax2’ using twinx() function. twinx() creates a secondary axes with shared x-axis. There is another function named twiny() used to create a secondary axis with shared y-axis. In the plot shown below, we can clearly see the...
# 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)...
(signal_info) return analysis def plot_signals(self, df=None, title="十字星信号识别", figsize=(15, 12)): """ 绘制十字星信号图表 Parameters: --- df : pd.DataFrame, optional 数据DataFrame title : str 图表标题 figsize : tuple 图表尺寸 """ if df is None: df = self.signals_df if...
plt.grid(True, axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 2. 折线图:展示北京 AQI 变化趋势 beijing_data = pd.read_csv("beijing_aqi.csv") plt.plot(beijing_data["日期"], beijing_data["AQI"], marker='o') ...
Python 中的 matplotlib . axes . axes . secondary _ xaxis() 原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-axes-axes-secondary _ xaxis-in-python/ Matplotlib 是 Python 中的一个库,是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图 开发文档
D=np.concatenate((A,B),axis=0) #0表示纵向 6)矩阵的分割 D=np.split(A, 3,axis=0) #将A矩阵纵向三等分,或者用vsplit/hsplit D=np.array_split(A, 3,axis=0) #将A矩阵纵向三个不等分分割 1.4 数组索引、切片和迭代 索引 1)一维 2)二维 ...
plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^') plt.show() 图表显示结果为: 3.直方图 直方图也是一种常用的简单图表,本例中我们在同一张图片中绘制两个概率直方图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(19680801) mu1, sigma1 = 100, 15 mu2,...
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...
mpf.make_addplot(df[['middler']],linestyle='dashdot'), mpf.make_addplot(df[['lower']],linestyle='dashdot'), mpf.make_addplot(df['signal_short'].values,type='scatter',markersize=20,marker='v',color='g'), mpf.make_addplot(df['close'].values,panel=2,color='y',secondary_y='au...