dt = 0.01 x = np.arange(-50.0, 50.0, dt) y = np.arange(0, 100.0, dt) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(x, y) # 设置y scale plt.yscale('log') plt.ylabel('logy') # 设置y轴的label 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 最后绘制出来的结果如下图...
首先你运行之后最小化pycharm,看看是不是已经出来了,只是没有自己弹到最顶层。...代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 线的绘制 x = np.linspace...plt.show() plt.savefig("one.png") if __name__ == "__main__": main() 网上搜了一大堆解决方法,大...
self.y_range = self.getRangeMinMaxValue(x_range, scale) def getRangeMinMaxValue(self, x_range, scale=0.): """ 获取指定x轴范围内,所有y数据的最大值和最小值 :param x_range: 期望局部放大的x轴范围 :param scale: 将最大值和最小值向两侧延伸一定距离 """ min_value = np.min([np.min(...
random.normal(size=1000, loc=0.0, scale=1.0) ax1.boxplot(data,sym='o',whis=1.5) # plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=...
importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfrommatplotlib.tickerimportNullFormatter#useful for `logit` scale#Fixing random state for reproducibilitynp.random.seed(19680801)#make up some data in the interval ]0, 1[y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) ...
plt.xscale('scale'), plt.yscale('scale') #可选参数log,symlog,logit等 #填充颜色 plt.fill(x,y) plt.fill_between(x,y,where=...) #条形图 plt.bar(x,y) #注意多个条形图的默认颜色相同,应选择不同的颜色方便区分 #直方图 plt.hist(x,bins) #直方图是一种显示区段内数据数量的图像,x为数据,...
(sinewave1,scales1,'morl') #plot gs = gridspec.GridSpec(2,2) gs.update(left=0, right=4,top=2,bottom=0, hspace=.2,wspace=.1) ax = plt.subplot(gs[0, :]) ax.set_title("Sinusoidal Signal - 200 Hz") ax.plot(time,sinewave1) ax.set_xlabel("Time(s)") ax.set_ylabel("...
np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0], dft_shift[:,:,1])) #显示图像 plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(result, cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt....
(1,5),preprocessing.scale(MSEVar),marker='o',linestyle='--',label="方差") axes[1].grid(linestyle="--", alpha=0.3) axes[1].set_title('不同复杂度模型测试误差的期望(Err)与方差变化趋势图') axes[1].set_xlabel('复杂度') axes[1].set_ylabel('标准化值') plt.legend(loc='best', ...
downscale_local_mean(image, (4, 3)) plt.figure(figsize=(20,20)) plt.subplot(221),plt.imshow(image, cmap='gray'),plt.title('Original') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(222),plt.imshow(image_rescaled, cmap='gray'),plt.title('Rescaled') plt.xticks([]), plt.yticks...