matlab% 三维轨迹动画figure;axis equal;grid on;view(3);for t = 1:100:length(time)plot3(x(1:t), y(1:t), z(1:t), 'b-', 'LineWidth',2);hold on;scatter3(x(t), y(t), z(t), 100, 'r', 'filled');hold off;axis([-1e6 1e6 -1e6 1e6 0 2e6]);drawnow;end 4.2 Py...
plt.plot([2,3,3,4]) ''' 这里我们只是为plot()命令提供了一个list或者是array,matplotlib就会假设这个序列是Y轴上的取值, 并且会自动为你生成X轴上的值。因为python中的范围是从0开始的,因此X轴就是从0开始,长度与Y的长度相同, 也就是[0,1,2,3]。 ''' plt.ylabel('height') plt.xlabel('width'...
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 画图 p.scatter(x, y, size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y,...
Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 箱线图示例。 def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""): _, ...
X axis label - X轴标签 Y axis label - Y轴标签 Legend - 图例 Major tick label - 主刻度标签 Minor tick label - 次刻度标签 Grid - 网格 Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 ...
( title=go.layout.Title(text="Election results", x=0.5), yaxis_title="Seats", xaxis_tickmode="array", xaxis_tickvals=list(range(27)), xaxis_ticktext=tuple(df['year'].values), ) # Make the multi-bar plot fig = go.Figure(data=bar_plots, layout=layout) # Tell Plotly to render...
使用Seaborn的scatterplot()进行绘制,结果如下。10.连接散点图 连接散点图就是一个线图,其中每个数据点由圆形或任何类型的标记展示。 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd# 创建数据df = pd.DataFrame({'x_axis': range(1, 10), 'y_axis': np.random.randn(9) * 80...
(shap_values,X_test)### 创建可以计算SHAP值的对象explainer1=shap.TreeExplainer(regressor)# 计算SHAP值shapley_values_rf=explainer1.shap_values(X_train)type(shapley_values_rf)shap.summary_plot(shapley_values_rf,plot_type="bar")### 导入SHAPfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.neural...
range:元组或者None,如果为元组,那么指定x划分区间的最大值和最小值。如果bins是一个序列,那么range没有有没有设置没有任何影响。 density:默认是False,如果等于True,那么将会使用频率分布直方图。每个条形表示的不是个数,而是频率/组距(落在各组样本数据的个数称为频数,频数除以样本总个数为频率)。
results = algo.run(pd.date_range(start,end, freq='1d')) print(results) 在上述Zipline策略中,initialize函数初始化要交易的股票和移动平均线周期,handle_data函数根据移动平均线的交叉情况执行买卖操作。通过TradingAlgorithm类创建回测算法实例,设置回测时间范围后运行回测,输出回测结果。