xgb_predictions[tgt])eli5.show_prediction(xgb.get_booster(),X_test.iloc[tgt],feature_names=list(data.columns),show_feature_values=True)###%%time# 需要用数组重新训练一个新模型# eli5在Dataframes和XGBoost方面有一个bug#
如果我们希望了解账单金额的集中和离散趋势,可以绘制箱线图或小提琴图,代码如下所示,我们将数据按星期四、星期五、星期六和星期天分别进行展示。 sns.boxplot(data=tips_df,x='day',y='total_bill') sns.violinplot(data=tips_df,x='day',y='total_bill') 说明:相较于箱线图,小提琴图没有标注异常点而...
show_plot(kind="Bokeh")else: with st.container(): for lib in libs: show_plot(kind=lib)对于双排式的展示方式而言,col1也就是左边,放置的是matplotlib、plotly、以及pandas绘制出来的图表,右边也就是col2也就是右边,放置的是seaborn、altair以及bokeh绘制出来的图表,而上述代码中调用的show_plot()函数代码如...
import matplotlib.pyplot as plt import math x_values = range(1, 6) y_values = [x**3 for x in x_values] plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, s=200...
1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
We will mostly use NumPy arrays for storing the data that we’d like to plot, but we’ll occasionally use other types of data objects such as built-in lists. 我们将主要使用NumPy数组来存储要绘制的数据,但偶尔也会使用其他类型的数据对象,如内置列表。 As you may have realized, saying matplotlib...
plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^') plt.show() 图表显示结果为: 3.直方图 直方图也是一种常用的简单图表,本例中我们在同一张图片中绘制两个概率直方图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(19680801) mu1, sigma1 = 100, 15 mu2,...
2.2 PaneWindow调整 2.3 菜单栏展示 2.4 MatPlotlib绘制(将MatPlotlib嵌入tkinter的Canvas中) 点击“开启MPLOT工具栏”,在工具栏位置显示三个按钮 2.点击“生成求解区域”,会在下方生成Matplotlib的绘图区域与函数表达式输入框 3.输入一个表达式,点击“[MatPlotLibGo]”即可绘制出输入的函数 4.点击“解除求解区域”,则...
/= weights.sum() #对权重值做归一化处理print( "Weights", weights)ema = np.convolve(weights, close)[N-1:-N+1]#print(ema)t = np.arange(N - 1, len(close))plt.plot (t, close[N-1:], lw=1.0) #收盘价绘制曲线图plt.plot (t, ema, lw=2.0) #按权重计算均线曲线图plt.show() ...
spec = signal.spectrogram(numpydata, RATE) # redraw (have if statement since the first time sf is not instantiated until below) if (sf): sf.remove() sf = ax.plot_surface(freq_bins[:, None], timestamps[None, :], 10.0*np.log10(spec), cmap='inferno') plt.show(block=False) plt....