ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
plot(y) # 使用x作为索引数组0..N-1绘制y plot(y, 'r+') # 同上,但带有红色加号 1. 2. 3. 4. 您可以使用 Line2D 属性作为关键字参数,以便对外观进行更多控制。行属性和 fmt 可以混合使用。以下两个调用产生相同的结果: plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12) plot(x, y, color=...
# 横轴为原始特征数量 plt.xticks(range(len(wine.feature_names)), wine.feature_names, rotation=60, ha='left') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 结果: 三.折线图 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 1.x为x轴数据, y为y轴数据 X = [[1], ...
x=range(-100,100)# range函数用于生成一个整数序列,这里用于生成-100到100的整数 y=[i**2foriinx]# 列表推导式生成了一个包含-100到100的平方的列表 # 调用绘制plot方法 plt.plot(x,y)# 保存图片 # plt.savefig('一元二次方程曲线图')# 默认图片格式为png plt.savefig('一元二次方程曲线图.jpg')...
plt.title('our first plot')#图标标题 plt.show() 4 中文显示问题解决方法 #图上显示中文的问题 importmatplotlib.pyplotasplt importmatplotlibasmpl # 生成x轴数据 列表推导式 x_data = [iforiinrange(0,55,5)] # 构造y轴数据 y_data1 = [0.5,0.62,0.72,0.78,0.85,0.7,0.64,0.44,0.29,0.15,0.09...
四分位间距(IQR, Interquartile Range):统计学中的一种数学表示方法(也称为四分差),为上四分位数与下四分位之间的距离,可表示为Δ=Q3−Q1Δ=Q3−Q1。 上边界:除异常点以外数据中的最大值,可表示为Q3+1.5ΔQ3+1.5Δ; 下边界:除异常点以外数据中的最小值,可表示为Q1−1.5ΔQ1−1.5Δ; ...
x=range(1,7)y=[13,15,14,16,15,17]plt.title('折线图')plt.xlabel('x 轴')plt.ylabel('y 轴')plt.plot(x,y)plt.show() 看一下效果: 我们在使用中文时可能会现乱码的问题,可以通过如下方式解决: ① 下载 SimHei.ttf,下载地址为:https://download.csdn.net/download/ityard/12248458,放到site-...
plt.plot(avenger,marker="o") font.set_size(10) plt.xticks(range(20),["第%d天"%x for x in range(1,21)],fontproperties=font) plt.xlabel("天数",fontproperties=font) plt.ylabel("票房数(万)",fontproperties=font) plt.grid() 设置marker: ...
R控制图(Range Chart),也称为范围图或移动极差图,是一种用于分析和控制生产过程中的变异性的统计工具。它通常与Xbar控制图(均值图)一起使用,可以提供关于生产过程变异性的额外信息。以下是R控制图的详细解释: 1. 目的 R控制图的主要目的是监控和评估生产过程中单个子...
110) for _ in range(50)],'Product_D': [random.randint(30, 70) for _ in range(50)],'Product_E': [random.randint(20, 80) for _ in range(50)],'Product_F': [random.randint(70, 120) for _ in range(50)]}df = pd.DataFrame(data)# 使用boxplot()函数绘制箱线图df.boxplot(col...