在博文How to Create a Matplotlib Plot with Two Y Axes给出了绘制方法描述,下面进行测试以备之后使用之需。 1.2 绘制示例 使用twinx()函数绘制带有两个Y轴的曲线图非常容易。下面 示例演示如何是踹死 Matplotlib 绘制带有两个 Y 轴的图标。 1.2.1 例程:创建带有两个Y轴的Matplotlib ...
ax2.errorbar(x, y2, yerr=err2, fmt='*', color='#3F7F4C', markersize=8,capsize=5) # 设置坐标轴标签和标题 ax1.set_xlabel('day') ax1.set_ylabel('pH1', color='#6D8F18') ax2.set_ylabel('pH2', color='#3F7F4C') ax1.set_title('Two Lines with Errorbars',font) # 设置le...
cleaned_data=data.dropna()# 用指定值填充缺失值,这里用0填充 data.fillna(0,inplace=True) 去除重复值使用drop_duplicates()方法,它会自动检测并删除数据集中的重复行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=pd.read_csv('data_with_duplicates.csv')# 删除重复行 unique_data=data.drop...
y1) ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)') ax1.set_title("Dou
sfs.fit(X, y) sfs.k_feature_names_ 返回并查看ML任务应该使用的最佳特性: 通过比较每个训练步骤中的性能和特征数量来了解选择过程。还可以看到所选择的模型度量在迭代步骤中不会发生很大的变化。 from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs ...
shap.summary_plot(shap_values_nn,X_test) 最重要的能源消耗指标(基于DNN) 红色:特征重要性高 紫色:特征重要性中 蓝色:特征重要性低 通过决策图检验XAI-Shapley结果的有效性,如下图所示,展示不同重要特征向预期SHAP解释器值的收敛。 shap.decision_plot(explainer2.expected_value,shap_values_nn) ...
In this article, I would show how to plot two different Y axes on the same X axis with different left and right scales. I would also show how to intersect indexes to select data.
sns.scatterplot(data=df, x='GDP增长率', y='人口变化率', size='2025人口', sizes=(100, 2000), hue='类型', palette='viridis', alpha=0.8) # 添加标签 for line in range(0, df.shape[0]): plt.text(df['GDP增长率'][line]+0.05, ...
答案：使用head方法，如df.head()。解析：head方法默认显示DataFrame的前5行数据，方便快速了解数据的大致情况。5.题目：如何用Matplotlib绘制一条简单的折线图？答案：python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.show()解析：首先导入...
p1.plot(sx,sy,"purple") p2.axis([0,0.1,0,0.2]) p2.set_ylabel("患者密度(人/10万人)",fontsize=13) p2.set_xlabel("人口密度(人/平方千米)",fontsize=13) p2.set_title("人口密度—患者密度相关性",fontsize=13) fori,txtinenumerate(n): p2.annotate(txt,(rk_gy[i],hz_gy[i]))...