scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=30, c=y, marker='o', cmap=cm_dark)#s表示散点圆圈缩放大小,c表示类别,marker表示标记为圆圈,cmp表示不同类的对比颜色 plt.grid(b=True, ls=':') plt.xlabel(u'组份1', fontsize=14) plt.ylabel(u'组份2', fontsize=14) plt.title(u'鸢尾花数据PCA...
100,500)points=[]foryiny_coords:forxinx_coords:if((x*0.03)**2+(y*0.03)**2-1)**3-(x*0.03)**2*(y*0.03)**3<=0:points.append({"x":x,"y":y})heart_x=list(map(lambdapoint:point["x"],points))heart_y=list(map(lambdapoint:point["y"],points))plt.scatter...
plt.scatter(X_moon[:, 0], X_moon[:, 1], s=100, marker="o", edgecolors='m', c=Y_moon) plt.title('source data') plt.show() return X_moon, Y_moon noise一般设为0.1,可以设置其他数感受下变化。 noise=0.1 noise=0.5 利用plt.contour画出decision boundary 1. plt.contour绘制等高线 主...
mp.imshow(矩阵,cmp=颜色映射,origin=y轴方向) origin缺省为hight,原点在左上角 origin = 'low' 原点在左下角 示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp n = 1000 #样本数 x,y = np.meshgrid(np.linspace(-3,3,n), np.linspace(-3, 3, n)) #meshgrid网格化点阵 z = (1 - x...
第一行注释标的是指向 python 的路径,告诉操作系统执行这个脚本的时候,调用 /usr/bin 下的 python 解释器。 此外还有以下形式(推荐写法): #!/usr/bin/env python3 这种用法先在 env(环境变量)设置里查找 python 的安装路径,再调用对应路径下的解释器程序完成操作 ...
long =np.array(data.longitude)lat = np.array(data.latitude)coordinates =np.array(385)for i in range(385): coordinates = np.array(, long]) #x,y = kmeans2(whiten(coordinates), 3,iter = 20) #plt.scatter(coordinates, coordinates, c=y); #plt.show() 我有一个有两列的数据集,我希望把...
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=40) # 把颜色设置为一个动态的变量,并使用cmp高数pylot使用哪个颜色的映射 plt.savefig(“squares_plot.png”,bbox_inches="tight")# 第一个参数指定要以什么样的文件名保存图表,第二个参数指定将图标多余的空白区...
[1]*x[2] - 1.5] ans = sp.optimize.fsolve...(f, [0, 0, 0]) print(ans) print(f(ans)) 4.求解线性方程组 from __future__ import print_function from __future...area = np.pi * (15 * np.random.rand(50)) ** 2 plt.scatter(X, Y, s=area, c=colors) plt.show() 解...
python设置scatter颜色渐变的方法 参考代码如下:import matplotlib.pyplot as plt cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show()其中get_cmap中取值可为: Possible values are: Accent...
def create_descriptor_scatter(self, desc: TensorDescHandle, value: TensorHandle, x_offsets: TensorHandle, y_offset: TensorHandle): for i, x_offset in enumerate(x_offsets.data): slice = TensorHandle(value.data[i], value.dtype) indices = [TensorHandle(x_offset, tl.int32), y_offset] ...