8),dpi=80)# 设置画布大小与清晰度plt.xticks(x[::2],["1月","2月","3月","4月","5月"])# 第二个参数可以指定显示字符串,不过传入xticks的这两个参数长度要相等plt.plot(x, y)# 绘制图像plt.show()# 展示图像
plot()是绘制二维图像的基本函数,语法为: #画单条线 plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs) #画多条线 plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[fmt2],...,**kwargs) 1. 2. 3. 4. 5. 参数说明: 1、x,y:点或线的节点,x为x轴数据,y为y轴数据,数据可以是列表或数组。 2、fmt:可选,定义...
sns.violinplot(x=df["species"], y=df["sepal_length"]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 使用Seaborn的violinplot()进行绘制,结果如下。 02. 核密度估计图 核密度估计图其实是对直方图的一个自然拓展。 可以可视化一个或多个组的数值变量的分布,非常适合大型数据集。 import seaborn ...
plt.plot(x,y) # 画多个图,按照指定的数量和位置 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) y_line = 0.5 + 0.1 * x # 2*2的方格,每个放一张图片 plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sine') # subplot, imshow函数 img =...
axs[0,0].plot([0,1],[0,1]) plt.show() fig为创建的窗口对象,axs为多个子图对象的二维数组,因此可以通过索引获取子图对象。 1.1.5 plt.imsave()# 用于保存图像,因为源代码中没有提示,很容易因为传参顺序而出错。用法如下: plt.imsave(name,img)#先传名字再传img数组 ...
show_image(X[6]) 现在让我们将数据分为训练和测试集: sklearntrain_test_split()函数能够通过给它测试比率来分割数据,其余的当然是训练量。的random_state,你会看到很多机器学习,用来产生相同的结果,不管你有多少次运行代码。 现在该模型了: 此函数将image_shape(图像尺寸)和code_size(输出表示的大小)作为参数...
show_transformation(tmat,ax=None):ifaxisNone:_,ax=plt.subplots()p=np.array([[1,120,1],[1,1,1],[250,1,1],[250,120,1],[1,120,1]])ax.plot(p[:,0],p[:,1])q=np.dot(p,tmat.T)ax.plot(q[:,0],q[:,1])ax.invert_xaxis()ax.invert_yaxis()ax.legend(['Original image'...
y3=[0,0.5,1.5,2.4,4.6,8]plt.plot(y3,color="r")plt.show() 输出结果有三条线,如下所示: 最后给出调用calcHist()计算B、G、R灰度级并绘制图形的代码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #encoding:utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
show_link:bool型,用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记 link_text:str型输入,用于设置图像右下角的说明文字内容(当show_link=True时),默认为'Export to plot.ly' image:str型或None,控制生成图像的下载格式,有'png'、'jpeg'、'svg'、'webp',默认为None,即不会为生成的图像设置下载方式 ...
x=np.linspace(0,2*np.pi,400)y=np.sin(x**2)plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot(x,y)plt.title('Sine of Squared X')plt.xlabel('X',fontsize=14)plt.ylabel('Y',fontsize=14)plt.grid(True)plt.show() 1. 2. 3. 4. 5.