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="800px", height="400px")) # 2. 添加数据 line.add_xaxis(x_data_list) # x轴数据...
ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') ax[1].plot(x, y, color='red', label='Xovee') ax[2].plot(x, y, color='blue', label='Xovee') ax[0].grid(axis='x', linestyle='--') ax[1].grid(axis='y', linewidth=5) ax[2].grid(color='purple') 1. 2. 3. 4...
plt.plot(df['Mes'], df['data science'], label='data science')plt.plot(df['Mes'], df['machine learning'], label='machine learning')plt.plot(df['Mes'], df['deep learning'], label='deep learning')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Popularity')plt.title('Popularity of AI terms by da...
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,...
(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...
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...
ValueError：无法将大小为50176的数组重塑为形状(1,224,224,3)在我的情况下，函数原本是期待接收一个...
importmatplotlib.pyplot as plt#导入模块matplotlib.pyplot,并重新命名为pltx_values= list(range(1, 1001))#定义一个1-1000的数列,y_values = [x**2forxinx_values]#定义Y值的生成方式。plt.scatter(x_values, y_values, s=4)#调用了scatter(),并使用实参s设置了绘制图形时使用的点的尺寸plt.title("se...
plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') 结果显示,如下: 注意为了显示中文,我们plt.rcParams属性设置了中文字体,不然不能正确显示中文title的。 2.散点图 散点图和折线图的原理差不多;如果使用直线连接散点图中的点,得到的就是折线图。所以你只需要设置线型...