ax1.set_title('Two Y-axis plot')ax1.grid(True)plt.show() 1. 2. 3. 4. 运行以上代码,我们将获得一张图,其中包含两套纵坐标轴,分别显示了两组数据。左边的纵坐标轴对应绿色的曲线,右边的纵坐标轴对应蓝色的曲线。两组数据的变化趋势可以同时被观察到。 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotaspl
d.sort_index(axis=0, ascending=True) 1. 在指定轴根据数据的大小排序,默认升序 Series.sort_values(axis=0, ascending=True) DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) 1. 2. by:axis轴方向上某个索引或索引列表 不管升序还是降序,NaN同一放到末尾 数据分析 数据统计分析 Series,DataFrame通用 累...
10.0) #使用get_data生成100组测试数据,并可视化 eval_data = list(get_data(100)) x_target_label = np.array([-10, 10, 0.1]) y_target_label = x_target_label * 2 + 3 x_eval_label, y_eval_label = zip(*eval_data) def plot_model_and_datasets(net, eval_data): weight =...
(axis=1) df['下影线'] = df[['开盘', '收盘']].min(axis=1) - df['最低'] df['总影线'] = df['上影线'] + df['下影线'] df['价格范围'] = df['最高'] - df['最低'] # 趋势判断 df['MA5'] = df['收盘'].rolling(window=5).mean() df['MA10'] = df['收盘']....
plot_roc_curve(ytest, p.reshape(-1, 1), P.mean(axis=1), ["Simple average"], "Super Learner") 继续进发 除了本文介绍的几种集成外,目前还有很多其他的集成方式,不过它们的基础都是一样的:一个基学习器库、一个元学习器,以及一个训练程序。通过调整这些组件的配合,我们可以设计出各种特定的集合形式...
y-axis 14 xb = np.arange(0.3, 6.0, 0.3) 15 yb = np.exp(-xb*xb/9.0) 16 ax2.plot(xb, yb, 'oC3') 17 ax2.set_ylabel('decay', color='C3') # axis label 18 ax2.tick_params('y', colors='C3') # ticks & numbers 19 20 fig.tight_layout() 21 plt.savefig('figures/twoAxes...
plt.ylabel( 'y - axis' ) # giving a title to my graph plt.title( 'Two lines on same graph!' ) # show a legend on the plot plt.legend() # function to show the plot plt.show() 2.2 输出 2.3 代码的部分解释 1)在同一张图上绘制两条线。 通过给它们一个名称(label)来区分它们,该...
ax[2].tick_params(axis="both", labelsize=11)# ax[2].xaxis.grid(True)fig.suptitle(title, fontsize=14) plt.show()# 函数的调用与图片绘制N =10**4sample_gaussian = np.random.normal(size=N) plot_comparison(sample_gaussian,'标准正态分布') ...
plt.axis([40, 160, 0, 0.03]) plt.grid(True) plt.show() 显示效果为: 4.条形图 我们要介绍的第四种,图表类型是条形图,我们这儿引入稍微比较复杂的条形图。 4.1平行条形图 此例中,我们引入三组(a,b,c)5个随机数(0~1),并用条形图打印出来,做比较 import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
fig.update_layout(xaxis_showgrid=False, yaxis_showgrid=False) 无用的多余框线 使用空白。在任何介质中,空间都是有限的。将数据装箱会占据页面上可用于展示数据的宝贵空间。右边和顶上的线应删除,但有时左边和底下的线很漂亮。 # mpl ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visib...