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...
axis('off') #添加阴影效果 for i in artist_01.index.to_list(): ax.axvspan(i-.35, i+.35, facecolor='gray',alpha=.1,zorder=0) #添加双y轴:使用Axes.twinx()方法绘制 second_plot = ax.twinx() second_plot.set_ylim(bottom=-3,top=43) second_plot.set_yticks(np.arange(0, 50, ...
set(gca,'xscale','log','yscale','log') set(h1,'Color','k') 1. 2. 3. 4. 亦即只需将y也改为“yscale”即可。 2)plot下使用对数坐标 a) 一支坐标轴用对数坐标,另一支用线性坐标 clc x=-6:0.01:6; y=x; plot(x,y);%一定是自变量x在前,函数y在后,不能搞混,最好也不要只写plot(y)...
plt.plot([1,2,4,9,5,3]) plt.show() 可以看出,我们简单的使用了plot函数绘制了一个折线图,如果给plot函数一个数组,它将使用该数组作为纵轴上的坐标,并且只使用数组中每个数据点的索引作为水平坐标。还可以提供两个数组:一个用于水平轴x,另一个用于垂直轴y plt.plot([-3, -2,5,0], [1,...
(coordinates, cmap='inferno') pylab.plot(coordinates_subpix[:, 1], coordinates_subpix[:, 0], 'r.', markersize=5, label='subpixel') pylab.legend(prop={'size': 20}), pylab.axis('off') pylab.subplot(212), pylab.imshow(image, interpolation='nearest') pylab.plot(corner_coordinates[:,...
plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow =True) plot.set_title('Total Number of Deaths\n'+ str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1)].strftime('%y-%m-%d')), fontsize=12)importmatplotlib.animationasani ...
x,y=d1['stat_date'],d1['clsr'] plt.xticks(rotation=45)#将x轴标签旋转45度 plt.plot(x,y) 绘制y =1/(1-s) 函数图像 s s\in[0,1) import matplotlib.pyplot as plt y1= [] s1 = [] import numpy as np for s in np.arange(0,1,0.1).round(1): y = 1/(1-s) s1.append(s...
shap.decision_plot(explainer2.expected_value,shap_values_nn) 能耗决策图 上图所示特征按重要程度递减排列。连接特征和输出值的红线表示较重要的特征,蓝线表示较不重要的特征。紫色线条表示中等重要性的特征。每个特征的SHAP值被累加到基本重要性中,从而提供每个特征对结果的单独贡献。特征2和特征1为最重要的因素。
(customers_index,sale_amounts,align='center',color='darkblue')#设置刻度线位置在x轴的底部ax1.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置刻度线位置在y轴的左侧ax1.yaxis.set_ticks_position('left')#将条形图的刻度线标签由客户索引值更改为实际的客户名称#rotation=0表示刻度标签应该是水平的,而不是倾斜...
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...