y1,'g-')ax2.plot(x,y2,'b-')ax1.set_xlabel('X data')ax1.set_ylabel('Y1 data',color='g')ax2.set_ylabel('Y2 data',color='b')ax1.legend(['Y1 data'],loc='upper left')ax2.legend(['Y2 data'],loc='upper right')ax1.set_title('Two Y-axis ...
#define second y-axis that shares x-axis with current plot ax2 = ax.twinx() #add second line to plot ax2.plot(df2.year, df2.leads, color=col2, marker='o', linewidth=3) #add second y-axis label ax2.set_ylabel('Leads', color=col2, fontsize=16) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。因此,如果我们执行下列命令,你就会得到如图9-3所示的结果: In [20]: plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--') 图...
首先定·定义x, y创建一个figure 1importnumpy as np2importmatplotlib.pyplot as plt3x = np.linspace(-1, 1, 10)4y1 = 2*x5y2 = x*x6plt.figure() 使用plt.plot()画图 plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color="blue", linestyle="--", linewidth=1.0) 使用plt.xlabel()以及plt.ylabel()...
Y = N2.doubledensity(X)# 调用plot_comparison函数绘图plot_comparison(Y,"双峰分布") 代码执行结果如下图所示: 由上图可以看出,对于具有多模态性质的双峰分布,相比较于箱线图小提琴图不仅刻画了数据的中位数、四分位数的范围信息,还刻画了数据的核密度分布情况。
fit(X_train, y_train) ### shap.initjs() shap.summary_plot(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...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(1000)# 绘图plt.boxplot(x)# 添加网格plt.grid(axis='y', ls=':', lw=1, color='gray', alpha=0.4)plt.show() 8. 误差棒图 —— errorbar() 此函数用于绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围: import matplotlib.py...
本文包含的代码是对我的教程plot.py的摘录,我将对其进行扩展使得3d绘图,动画等的最佳实践也包含进来。对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。 Matplotlib的logo;Plotly的logo。 1. Matplotlib: 这一旧的绘图引擎驱动了众多先前的实验代码,其对工程师的支持已沦为过去。 2. Plotly:数据科学、数据分析以...
p = figure(title='Simple Line Plot', x_axis_label='x', y_axis_label='y') p.line(x, y, legend_label='Line', line_width=2) # 显示图表 show(p) ``` ### Altair Altair是一个基于Vega-Lite可视化语法的Python库,它的设计理念是简洁、声明式的。通过定义数据和可视化的映射关系,你可以快速...
residuals = np.linalg.norm(test_data - estimated_data, axis=1) 应用SPRT进行异常检测 基于似然比检验原理实现SPRT算法,用于判定残差是否表示异常状态: # Define thresholds for SPRT alpha = 0.05 # False positive rate beta = 0.05 # False negative rate ...