locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即ticks放置的地方, 第一如果希望显示1到12所有的整数,就可以将locs参数设置为range(1,13,1), 第二个参数也为数组参数(array_like, optional),可以不添加该参数,表示在locs数组表示的位置添加的标签,labels
#从pyplot导入MultipleLocator类,这个类用于设置刻度间隔 x_values=list(range(11)) y_values=[x**2 for x in x_values] plt.plot(x_values,y_values,c='green') plt.title('Squares',fontsize=24) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) plt...
6)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()5、Plo...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
x =range(1,13,1) y =range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() 参考文档:xticks()函数介绍yticks()函数介绍 xticks()中有3个参数: xticks(locs, [labels], **kwargs)# Set locations and labels locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即...
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 画图 p.scatter(x, y, size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y,...
x=np.argmax(label,axis=1).reshape(-1,1) print(np.max(x)) y=np.array(y_test.values).reshape(-1,1) print(np.max(y)) source=len((x-y)[(x-y)==0])/len(x) plt.figure('tensorflow-手写数字',figsize=(12,6)) plt.scatter(list(range(len(x))),x,c=y,label='source={0}'....
matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个: b : 布尔值。就是是否显示网格线的意思。官网说如果b设置为None, 且kwargs长度为0,则切换网格状态。但是没弄明白什 么意思。如果b设置为None,但是又给了其它参数,...
R控制图(Range Chart),也称为范围图或移动极差图,是一种用于分析和控制生产过程中的变异性的统计工具。它通常与Xbar控制图(均值图)一起使用,可以提供关于生产过程变异性的额外信息。以下是R控制图的详细解释: 1. 目的 R控制图的主要目的是监控和评估生产过程中单个子...
使用Seaborn的scatterplot()进行绘制,结果如下。10.连接散点图 连接散点图就是一个线图,其中每个数据点由圆形或任何类型的标记展示。 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd# 创建数据df = pd.DataFrame({'x_axis': range(1, 10), 'y_axis': np.random.randn(9) * 80...