使用两个y -axes从两个数据帧创建图 - 腾讯云开发者社区

大多数人在踏上数据可视化之旅时，都是首选Matplotlib。这是因为它可简单地生成绘图，直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。...有两个主要接口来实现此功能： FuncAnimation：通过反复触发func.功能创建动画。 ArtistAnimation：利用已定义的Artist对象创建动画。...绘制股票数据、传感器数据等其他与时间相关的动态数据时，实时更新图就会派上用场。...我们绘制一个基图，在更多的数据被输入系统后，基图就会自动更新。现在，来绘制某假定公司某月内的股价图。...然后，重新启用该图，并在创建每帧动画后，用上述相机拍快照。最后，利用所有捕捉到的帧创建动画。

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NumPyML 源码解析（四）

LDA 对象 L = LDA(T) # 训练 LDA 模型 L.train(corpus, verbose=False) # 创建一个包含两个子图的图形对象和子图对象...([X_train, np.array([x1, x2])]) y_train = np.hstack([y_train, [y1[0], y2[0]]) # 使用线性回归模型拟合数据...# 创建包含4个子图的图形 fig, axes = plt.subplots(1, 4) # 将子图展平 axes = axes.flatten() # 在第一个子图中绘制散点图和拟合曲线...) in enumerate(zip(axes.flatten(), alphas)): # 创建一个高斯过程回归对象 G，使用 RBF 核函数和给定的 alpha 值...= np.sin(X_train) # 创建包含3个子图的画布 fig, axes = plt.subplots(1, 3) # 创建高斯过程回归对象 G = GPRegression

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matplotlib安装及使用

plt.subplot2grid创建第一个小图，(3,3)表示将整个图像分割成3行3列，(0,0)表示从第0行0列开始作图，colspan=3表示列的跨度为3。...[1,2] plt.tight_layout()#表示紧凑显示图像 plt.show() 6.3、图中图 fig=plt.figure() #创建数据 x=[1,2,3,4,5,6,7] y=[1,3,4,2,5,8,6...所以一般情况下，还会有图像坐标和数据坐标。图像坐标将一张图的左下角视为原点，将图像的x方向和y方向总长度都看做1。...比如下面的程序，我们在使用add_axes时，传递的参数中，前两个元素为axes的左下角在fig的图像坐标上的位置，后两个元素指axes在fig的图像坐标上x方向和y方向的长度。...(plot中的第一个表为两个x坐标，第二个表为两个y坐标)。这时使用的坐标系为数据坐标系(ax1.transData)。我们可以通过绘出的坐标轴读出数据坐标的位置。

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是涨是跌？我用Python预测股票价格趋势

历史收盘价绘制四支股票的历史收盘价，从历史收盘价格趋势图大致可以看出，四支股票的趋势很相似。...我们将使用seaborn在同一图上创建直方图和kde图。...使用同样的方法，绘制四支股票的收盘价相关图。...# 创建一个只有收盘价的新数据帧 data = df.filter(['close']) # 将数据帧转换为numpy数组 dataset = data.values # 获取要对模型进行训练的行数 training_data_len...，包含从索引的缩放值 test_data = scaled_data[training_data_len - 60: , :] # 创建数据集x_test和y_test x_test = [] y_test

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基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

我们是否可以通过气象图来预测降水量呢？今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。...每个训练数据点由36个连续的雷达原始文件(对应于间隔5分钟的3小时的测量)组成。然后将每个数据点分成两部分。前18帧用作“特征”(x)，后18帧是神经网络在给定前18帧的情况下试图预测的内容(y)。...数据点是从 01-01-2019 到现在的随机日期和时间中挑选的。由于生成的图像的原始尺寸太大，所以将的图像从原始尺寸(700x765)缩小到(315x344)。...然后将每个序列分成两个相等的部分。前18帧用作“特征”(x)，后18帧是神经网络试图预测的帧(y)(给定前18帧)。最后，我将数据集分成两个单独的数据集，分别用于训练(80%)和验证(20%)。...自编码器是一种神经网络，它试图降低训练数据的维度，对数据进行压缩，然后可以从压缩后潜在空间的分布的近似值中采样，以生成“新”数据。

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基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

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python绘图与数据可视化(二)

import pyplot as plt #创建图形对象 fig = plt.figure() 我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。...对象的 plot() 方法，对 x 、 y 数组进行绘图操作： ax.plot(x,y) Matplotlib axes类使用详解 Matplotlib 定义了一个 axes 类（轴域类），该类的对象被称为...#因为这个子图将与第一个重叠，所以之前创建的图将被删除 plt.subplot(211) plt.plot(range(12)) #创建带有黄色背景的第二个子图 plt.subplot(212, facecolor...不仅如此，它还可以使用不同数量的行、列来创建跨度不同的绘图区域。...”]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...散点图等常见图形从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

本文经AI新媒体量子位（QbitAI）授权转载，转载请联系出处数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...散点图等常见图形从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

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python学习之matplot

y1 = 2*x + 1#定义y的数据范围 y2 = x**2 plt.figure()#定义一个图像窗口 plt.plot(x,y1)#plt花出曲线 plt.plot(x,y2) plt.show...= '#ff9999',edgecolor = 'white') # 标记值 for x,y in zip(x,y1): #打包两个元组的值 plt.text(x+0.2,y+0.2,'%.2f'%y...plt.subplot2grid创建第一个小图，(3,3)表示将整个图像分割成3行3列，（0,0）表示从第0行0列开始作图 colspan表示列的跨度为3.colspan和rowspan缺省时默认跨度为...fig = plt.figure() 创建数据 x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,3,4,2,5,8,6] 绘制大图：假设大图的1大小为10，那么大图包含在由(1,1)开始，宽8高8...axes ax1.plot(x,y,'r')#绘制大图，颜色为red ax1.set_xlabel('x') ax1.set_ylabel('y') ax1.set_title('title') 绘制小图

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

整理 | 晓查来自 | 量子位数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...散点图等常见图形从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

晓查编译整理量子位出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...散点图等常见图形从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

晓查编译整理量子位出品数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...散点图等常见图形从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?

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数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

：手动创建子图创建轴域的最基本方法是使用plt.axes函数。...这些数字代表图形坐标系中的“左，底，宽，高”``，其范围从图的左下角的 0 到图的右上角的 1。...例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...让我们用它来创建两个垂直堆叠的轴： fig = plt.figure() ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.5, 0.8, 0.4], xticklabels...我最经常在创建多轴域直方图时使用它，如下图所示： # 创建一些正态分布的数据 mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

导读：数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...02 绘制柱状图、散点图等常见图形从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot('Country',...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...04 其他高阶用法可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?

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你被追尾了

浏览器的两个动画帧之间会加入我们指定浏览器要做的任务回调，如果两个矩形的运动速度过快会导致浏览器根本来不及渲染，它俩就互相穿透彼此而过了. 然后就忽略了此次碰撞....该方法的思路可以拿下面的图作为例子予以说明 ?...其实上面将熊猫（竹子）离屏数据渲染出来只是为了效果直观一些，实际运用过程中，肯定不会将这些离屏数据在屏幕上渲染出来，而是在内存中使用，因为内存中操作这些数据肯定远比在屏幕上渲染出这些数据快的多....注意，一旦存在间隙的情况，表明从光源到间隙存在一条直线可以将这两个多边形分离开来，从而这两个多边形不相交. 这就是分离轴定理名字的由来. ?...若每个图帧都需要对全部物体进行两两判断，会造成性能浪费，因为有些物体分布在不同区域，根本不会发生碰撞。例如下图 ?

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NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码九、使用 Matplotlib 绘图

绘制函数，plot 并不会立即显示 plt.plot(x, y) # 设置两个轴的标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y(x)') # 显示图像 plt.show() ?...='3d' 表示三维绘图 ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') u = np.linspace(-1, 1, 100) # x 和 y 从 -1 到...1 取 100 个点 # meshgrid 创建二维的网格，包含每一组 x, y x, y = np.meshgrid(u, u) z = x ** 2 + y ** 2 # plot_surface...去掉坐标轴 plt.axis('off') # 动画需要有帧函数，定期执行 # 这个函数将 data 的第一行作为圆圈的 y 值 # 第二行作为三角的 y 值 def update(data):...，数据序列，以及刷新间隔 # 每次刷新时，都会用数据序列的当前值调用帧函数 anim = animation.FuncAnimation(fig, update, generate, interval=

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在 Cocos Creator 里画个炫酷的雷达图

雷达图（Radar Chart）也称为网络图、星图或蜘蛛网图。是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多元数据的图形方法。适用于显示三个或更多的维度的变量。 ?...：抬起画笔并移动到指定位置（不创建线条） lineTo(x, y)：放下画笔并创建一条直线至指定位置 circle(cx, cy, r)：在指定位置（圆心）画一个圆 close()：闭合已创建的线条（相当于...所以我们需使用一个二维数组来保存所有刻度的坐标，从最外层（即轴线的末端）的刻度开始记录，方便我们绘制时读取： // 创建一个二维数组 let scalesSet: cc.Vec2[][] = []; for...（可选，不指定则使用默认值）节点的颜色（可选，不指定则使用默认值）具体的数据结构如下（导出类型方便外部使用）： /** * 雷达图数据 */ export interface RadarChartData...update 中调用 draw 函数，每帧都重新绘制 this.curDatas 中的数据每帧更新 // 当前雷达图数据 private curDatas: RadarChartData[] = [

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【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

下图展示了五个常用的数据可视化图表：图片对于组织决策者而言，数据可视化也只是一种辅助工具，从寻找数据间关联到最终做出决定，大致分为以下四步。...figure图形绘制figure() 创建一个空白画布：fig = plt.figure()我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。...不仅如此，它还可以使用不同数量的行、列来创建跨度不同的绘图区域。...x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/d1f2051060b746b68e3cab5ba2805348.png)首先准备创建箱型图所需数据：您可以使用numpy.random.normal

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用Matplotlib制作动画

NumPyML 源码解析（四）

matplotlib安装及使用

是涨是跌？我用Python预测股票价格趋势

基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

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python学习之matplot

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