1)定义坐标范围:一般MATLAB自动定义坐标范 围,如用户认为设定的不合适,可用:axis([Xmin, Xmax, Ymin, Ymax]) 来重新设定; 2) 坐标轴控制:MATLAB的缺省方式是在绘图时,将所在的坐标系也画出来,为隐去坐标系,可用axis off;axis on则显示坐标轴 3)通常MATLAB的坐标系是长方形,长宽比例大约是 4:3,为了得到...
最底层为Canvas(画板) ,在之上构建Figure(画布) ,再在画布之上构建Axes(绘图区) ,而坐标轴(axis) 、图例(legend) 等辅助显示层以及图像层都建立在Axes之上,面向绘图对象。 这很像我们用画板作画的过程,我们先找到一块画板,然后铺上一张画布,再在画布上选定了作画的区域,在这个区域里我们画上了蓝天和白...
复制代码 importmatplotlib.pyplotasplt# 准备数据x = [1,2,3,4,5]y = [2,4,6,8,10]# 绘制图表plt.plot(x, y)# 添加标题和标签plt.title("Simple Line Plot")plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")# 显示图表plt.show() 这个示例使用了Matplotlib库中的plot函数来绘制线图。在绘制图表之前,...
ax.plot(event['date'], 0, 'o', color='royalblue', markersize=10) ax.text(event['date'], 0.1, event['event'], ha='center', va='bottom', fontsize=10) ax.set_ylim(-0.5, 0.5) ax.axis('off') ax.set_title('黄杨钿甜耳环事件时间线', fontsize=14, pad=20) plt.tight_layout()...
df['形态'] = pd.concat(conditions, axis=1).any(axis=1) returndf defcreate_plot (df): # 创建专业K线图 apds = [ mpf.make_addplot(df['卖出'], color='green', linestyle=':', width=3, panel=0), mpf.make_addplot(df['买入'], color='magenta', linestyle=':', width=3, panel=...
plt.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.5) plt.legend(title="年龄组") plt.show() 图3: # 65+岁死亡占比趋势 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(years, death_rates_65plus, marker="s", color="red", linewidth=2) plt.title("65岁及以上人群新冠死亡占比趋势(2020-2025)", fo...
```pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplotas plt# 数据x =[1, 2, 3, 4, 5]y =[2, 3, 5, 7, 11]labels =['A','B','C','D','E']# 绘制散点图并添加标签sns.scatterplot(x, y)fori,labelinenumerate(labels):plt.text(x[i], y[i], label)# 添加标题和标签plt.title...
函数的三个输人参数:待划分的数据集(dataSet)、划分数据集的特征(axis)、特征的返回值(value)。输出是划分后的数据集(retDataSet) 小知识:python语言在函数中传递的是列表的引用 ,在函数内部对列表对象的修改, 将会影响该列表对象的整个生存周期。为了消除这个不良影响 ,我们需要在函数的开始声明一个新列表对象。
1.数据预处理：构建系数矩阵A和观测向量B 2.构造正规方程：A^TAX = A^TB 3.求解线性方程组：利用矩阵伪逆法X = (A^TA)^{-1}A^TB import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def fit_plane(points):"""输入: N×3维numpy数组 输出: 平面系数[a...
Python数据分析笔记 一、数据分析基础 （一）什么是数据分析 数据分析就是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供依据。简单说，就是从一堆数据里找规律、看趋势、发现问题和机会。比如说，一家电商公司每天有成千上万的订单数据。通过数据分析，能知道哪种商品最受欢迎...