前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的,然而字典的表示形式非常不易于理解,决策树的主要优点就是直观易于理解,如果不能将其直观地显示出来,就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。
Python 的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现,绘图中的统计学知识(名义变量,数值变量,xx图与xx图的区别等等)与 Python 基础库操作(seaborn,matplotlib)并不会提及。
三角函数在python和numpy中实现的不够全面,主要包括cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数和arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh反三角函数,cot,sec,csc,arccot,arcsec,arccsc均为提供,不过可以通过其他函数进行组合或变形得以实现。
一般来说,设函数y=f(x)(x∈A)的值域是C,若找得到一个函数g(y)在每一处g(y)都等于x,这样的函数x= g(y)(y∈C)叫做函数y=f(x)(x∈A)的反函数,记作x=f-1(y) 。反函数x=f -1(y)的定义域、值域分别是函数y=f(x)的值域、定义域。最具有代表性的反函数就是对数函数与指数函数。
初等函数是由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数。基本初等函数和初等函数在其定义区间内均为连续函数。高等数学将基本初等函数归为五类:幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数。
先来了解一下Matplotlib,其实Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python库,它提供了丰富的绘图工具功能,可以用于生成各种静态、交互式和动画图表,能够满足各种需求,从简单的折线图到复杂的3D图表。尤其是在数据科学和可视化领域,Matplotlib用于创建高质量的图表和可视化,而且它是数据科学、机器学习和科学计算领域中最流行的绘图库之一。
Python最大的好处就是开源的package,你总能找到各种方案,不过换句话说,每种方案都也都有其优劣势,不是可视化呈现不美观,就是可视化对数据组织的要求不同,再不然就是缺胳膊少腿的,感觉像拼凑一样,其实已经找到了N种方案,准备改写其中的一个,奈何时间原因,只好找一个最简单的凑数了。
导数(Derivative),也叫导函数值。又名微商,是微积分中的重要基础概念。当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在,a即为在x0处的导数,记作f'(x0)或df(x0)/dx。
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的,是利用python中一些可视化库如:matplotlib或是seaborn通过对数据可视化,来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性,从而有助于我们更好的理解数据,帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据
绘图的图例将意义赋予可视化,为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何创建简单的图例;在这里,我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义图例的位置和样式。
本文主要介绍运用Python中的turtle库控制函数绘制苹果logo和相似图案,据说80%的人都选错了。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
f'(x)=(x^3)‘+(4cosx)‘-(sin(π/2))‘=3x^2-4sinx-0
matlab 绘图时 , 先绘制 Marker , 然后再将所有的 Marker 连接起来 ;
当我开开心心搞到一堆数据,以为能够休息的时候,这时候我突然想起来,是不是绘制成柱状图更直观,
【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代,图像处理技术也随着人们的需求不断进步,专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解,参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书,以时下最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用,包括读取图像,转换灰度图像,创建缩略图,裁剪图像区域,调整尺寸和旋转。这一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,代码
色彩搭配对图表的第一印象至关重要,合理的设置对图表的颜值提升有着很大的帮助,本期推文结合一个具体例子对图表颜色搭配进行讲解。
以下是一些基本的hatch图案样式,可以在调用绘制柱状图的函数时(如plt.bar)使用:
大家好,我是小雨。 今天要跟大家分享的内容?是关于Python数据可视化方面的内容。Python在数据处理方面真的太厉害了,所以总结了部分笔记,分享给大家一起学习。 简介 matplotlib是什
这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程,涉及到的内容主要包括matplotlib ax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置,数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有不理解地方可以后台和我交流)
matplotlib 是 python 最著名的绘图库,它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API,十分适合交互式进行绘图。
EasyX 是针对 C++ 的图形库,可以帮助 C/C++ 初学者快速上手图形和游戏编程。
激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。
GDI+(图形绘制接口),CoreGraphics和Cairo库形成wxPython绘图API的框架。wx.GraphicsContext是主要绘制对象,使用它来创建各种设备上下文对象。
相关视频——【C/C++/EasyX】学编程,做游戏,小白快速入门图形编程,零基础入门到精通,学习就是这么快乐_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
使用Python+matplotlib绘图进行可视化,在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小,同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。
上代码读入一个二进制bin数据文件1.08GB的一部分,数据格式为无包头、小端模式、16位编码的频谱数据dpi=1320,生成名称为filename.png的图片
除了使用scatter函数之外,还可以使用plot函数后加参数'o'来实现,代码如下所示:
使用matplotlib的pyplot模块,可以供用户直接使用最重要的绘图命令。多数情况下,我们希望创建一个图形并且立即展示出来,但是有时如果生成要通过更改其属性来修改的图形,就需要用面向对象的方式来处理图形对象。
配置文件、结构和绘图文件基础在前几期的分享中已经分享了,今天小编从highlight开始分享绘图block的内容。
二是绘图区域,绘图区域又细分为两个部分:绘图边距(margins)和主绘图(main plot area)。
一直苦于没有系统学习seanborn的教程,似乎市面上也还没有完整的官方文档的学习资料。终于下决心用几天的时间通读下官方文档,并把记录下来。
Autocad是一款由美国Autodesk公司开发的CAD软件。它可以帮助用户进行二维和三维设计,涵盖了机械工程、土木工程、建筑设计以及工业设计等领域。然而,对于初学者来说,如何正确地使用Autocad软件可能有一定难度。本文旨在帮助用户更好地理解Autocad软件的使用方法,并通过实际案例分享解决方案,从而使用户更加熟练和自信地使用Autocad软件。
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品,ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务,但Matplotlib也不是完全不可以,本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本
转载至博客http://blog.csdn.net/u014607184/article/details/51746384 诗渊
geom_point(作图函数(mapping=aes(x=X轴的列,y=Y轴的列))
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第07章-局部与整体可视化的案例相关。
不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
对于初步接触matplotlib绘图库的朋友来说,绘图的字体设置、轴标签设置、图例和标题是令人头疼的问题,本文关于这些方面做出些许探讨,限于笔者能力有限,如有错误,敬请指正。
「Python」 是一门编程语言,可以在服务器上使用 Python 来创建 Web 应用程序,他主要有以下用途:
今天资源君带大家学习一下Python的可视化,何谓可视化呢?我们常常听说Python的数据分析,数据分析中很重要的一个就是将数据展示出来,如何展示出来呢?这就得靠我们的Python可视化了,我们可以对我们的数据进行分析后,展示到柱形图,扇形图等图像上,方便被人一眼就能看到数据的走向和数据的详细情况,废话不多说,我们直接来学习!
matplotlib是基于python语言的开源项目,旨在为python提供一个数据绘图包。我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象,并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上,matplotlib的对象体系严谨而有趣,为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后,可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是python程序员,你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。matplotlib使用numpy进行数组运算,并调用一系列其他的python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。
这几天在搞论文图,唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑,最后把自己丑哭了……
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