# plot the same data on both axes ax.plot(pts) ax2.plot(pts) # zoom-in / limit the view to different portions of the data ax.set_ylim(.78, 1.) # outliers only ax2.set_ylim(0, .22) # most of the data # hide the spines between ax and ax2 ax.spines['bottom'].set_visibl...
for index in indexs: y3[index] += np.random.rand() - 0.5 y3 = y3 - 0.2 AI代码助手复制代码 封装绘图代码 classLocalZoomPlot:def__init__(self, x, y, colors, x_range, scale=0.):""" :param x: x轴坐标,列表类型 :param y: y轴坐标,二维列表类型,例如 [y1, y2, y3] ...
scheme="BoxPlot", edgecolor='k', cmap="OrRd",# 设置分层设色标准 legend=True, # 通过interval设置是否展示区间间隔 legend_kwds={"loc":"center left","bbox_to_anchor": (1,0.5),"interval":True} ) # 显示各地级市包含区县数量 for indexin data.index: ...
axes[1, 1].plot(df['Mes'], df['deep learning'])结果如下:我们可以为每个变量的点绘制具有不同样式的图形: plt.plot(df ['Mes'],df ['data science'],'r-')plt.plot(df ['Mes'],df ['data science'] * 2,'bs')plt .plot(df ['Mes'],df ['data science'] * 3,'g ^')结果如下...
在2比2中可以看到四个数据gridplot:得分,助攻,篮板和失误。在创建四个图形并配置其各自的图表时,属性中存在大量冗余。因此,为了简化代码,for可以使用循环 # Create a dict with the stat name and its corresponding column in the datastat_names = {'Points': 'teamPTS', 'Assists': 'teamAST', 'Rebound...
In[20]:plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--') 图9-3 绘制一次之后的图像 "k--"是一个线型选项,用于告诉matplotlib绘制黑色虚线图。上面那些由fig.add_subplot所返回的对象是AxesSubplot对象,直接调用它们的实例方法就可以在其它空着的格子里面画图了,如图9-4所示: ...
world=geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))world.plot()plt.show() 这也是 geopandas 官网上的经典图片,可以看到非常简单,除去 import 代码,仅仅三行,就完成了地图的绘制 下面我们继续绘制中国地图,这次我们加上九段线信息 ...
(11preprocessing_function=tf.keras.applications.efficientnet.preprocess_input,#预处理函数12rescale=1./255,#将像素值缩放到0-1之间13width_shift_range=0.2,#水平和垂直方向上的随机平移范围14height_shift_range=0.2,15zoom_range=0.2#随机缩放图像的范围16)1718#将训练集数据分批生成并进行数据增强19train_...
longitude], zoom_start=12) # Display the map of San Francisco san_map早期使用Python绘制地图主要...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...