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  • 深度学习matplotlib

    2020-09-19 10:17:11
    1.matplotlib.pyplot pyplot matplotlib.pyplot是matplotlib的基于状态的接口。 功能 描述 acorr 绘制x的自相关。 angle_spectrum 绘制角度光谱。 annotate 用文本text注释点xy。 arrow ...

    1.matplotlib.pyplot

    pyplot matplotlib.pyplot 是matplotlib的基于状态的接口。
    功能 描述
    acorr 绘制x的自相关。
    angle_spectrum 绘制角度光谱。
    annotate 用文本text注释点xy
    arrow 向轴添加箭头。
    autoscale 将轴视图自动缩放为数据(切换)。
    axes 在当前图形上添加轴,使其成为当前轴。
    axhline 在轴上添加一条水平线。
    axhspan 在轴上添加水平跨度(矩形)。
    axis 获取或设置一些轴属性的便捷方法。
    axline 添加无限长的直线。
    axvline 在轴上添加一条垂直线。
    axvspan 跨轴添加垂直跨度(矩形)。
    bar 绘制条形图。
    barbs 绘制倒钩的二维区域。
    barh 绘制水平条形图。
    box 打开或关闭当前轴上的轴框。
    boxplot 制作一个盒子和晶须图。
    broken_barh 绘制水平的矩形序列。
    cla 清除当前轴。
    clabel 标记轮廓图。
    clf 清除当前数字。
    clim 设置当前图像的颜色限制。
    close 关闭图形窗口。
    cohere 绘制xy之间的相干性。
    colorbar 向绘图添加颜色条。
    contour 绘制轮廓。
    contourf 绘制轮廓。
    csd 绘制交叉光谱密度。
    delaxes 从图中删除Axes(默认为当前轴)。
    draw 重画当前图形。
    draw_if_interactive  
    errorbar 用附有误差线的线和/或标记绘制y对x。
    eventplot 在给定位置绘制相同的平行线。
    figimage 在图中添加未重采样的图像。
    figlegend 在图上放置图例。
    fignum_exists 返回具有给定id的图是否存在。
    figtext 在图上添加文本。
    figure 创建一个新图形,或激活一个现有图形。
    fill 绘制填充的多边形。
    fill_between 填充两条水平曲线之间的区域。
    fill_betweenx 填充两条垂直曲线之间的区域。
    findobj 查找艺术家对象。
    gca 获取当前轴,必要时创建一个。
    gcf 获取当前数字。
    gci 获取当前的可着色艺术家。
    get 返回对象属性的值,或打印所有属性
    get_figlabels 返回现有图形标签的列表。
    get_fignums 返回现有图形编号的列表。
    getp 返回对象属性的值,或打印所有属性
    grid 配置网格线。
    hexbin 绘制点xy的2D六角形装仓图。
    hist 绘制直方图。
    hist2d 绘制2D直方图。
    hlines 在每个y处xminxmax绘制水平线。
    imread 从文件读取图像到数组。
    imsave 将数组另存为图像文件。
    imshow 将数据显示为图像,即在2D常规栅格上。
    install_repl_displayhook 安装一个repl显示钩,以便在控制权返回给repl时自动重画任何陈旧的图形。
    ioff 关闭交互模式。
    ion 打开交互模式。
    isinteractive 返回pyplot是否处于“交互模式”。
    legend 在轴上放置图例。
    locator_params 主要刻度定位器的控制行为。
    loglog 在x和y轴上使用对数缩放比例绘制图。
    magnitude_spectrum 绘制幅度谱。
    margins 设置或获取自动缩放裕量。
    matshow 在新图形窗口中将数组显示为矩阵。
    minorticks_off 去除轴上的细小滴答声。
    minorticks_on 在轴上显示较小的刻度。
    new_figure_manager 创建一个新的图形管理器实例。
    pause 运行GUI事件循环间隔秒。
    pcolor 使用非规则矩形网格创建伪色图。
    pcolormesh 使用非规则矩形网格创建伪色图。
    phase_spectrum 绘制相位谱。
    pie 绘制饼图。
    plot 将y对x绘制为线条和/或标记。
    plot_date 绘制包含日期的数据。
    polar 绘制极坐标图。
    psd 绘制功率谱密度。
    quiver 绘制箭头的二维区域。
    quiverkey 将密钥添加到颤动图。
    rc 设置电流rcParams
    rc_context 返回用于临时更改rcParams的上下文管理器。
    rcdefaults rcParams从Matplotlib的内部默认样式恢复。
    rgrids 在当前极坐标图上获取或设置径向网格线。
    savefig 保存当前图形。
    sca 设置当前轴以斧头和目前的数字来的父斧头
    scatter y vs.的散点图
    sci 设置当前图像。
    semilogx 在x轴上使用对数缩放绘制图。
    semilogy 用y轴上的对数比例绘制图。
    set_cmap 设置默认的颜色图,并将其应用于当前图像(如果有)。
    setp 在艺术家对象上设置属性。
    show 显示所有打开的数字。
    specgram 绘制频谱图。
    spy 绘制2D阵列的稀疏模式。
    stackplot 绘制堆积面积图。
    stem 创建茎图。
    step 做一个阶梯图。
    streamplot 绘制矢量流的流线。
    subplot 在当前图形上添加一个子图。
    subplot2grid 在常规网格内的特定位置创建子图。
    subplot_mosaic 根据ASCII艺术或嵌套列表构建轴布局。
    subplot_tool 启动图形的子图工具窗口。
    subplots 创建一个图和一组子图。
    subplots_adjust 调整子图布局参数。
    suptitle 在图中添加居中标题。
    switch_backend 关闭所有打开的图并设置Matplotlib后端。
    table 将表格添加到中Axes
    text 向轴添加文本。
    thetagrids 获取或设置当前极坐标上的theta网格线。
    tick_params 更改刻度线,刻度线标签和网格线的外观。
    ticklabel_format 配置ScalarFormatter默认情况下用于线性轴的。
    tight_layout 调整子图之间及其周围的填充。
    title 为轴设置标题。
    tricontour 在非结构化的三角形网格上绘制轮廓线。
    tricontourf 在非结构化的三角形网格上绘制轮廓区域。
    tripcolor 创建非结构化三角形网格的伪色图。
    triplot 绘制非结构化的三角形网格作为线和/或标记。
    twinx 制作并返回共享x轴的第二轴。
    twiny 制作并返回共享y轴的第二个轴。
    uninstall_repl_displayhook 卸载matplotlib显示挂钩。
    violinplot 绘制小提琴图。
    vlines 绘制垂直线。
    xcorr 绘制xy之间的互相关。
    xkcd 打开xkcd草图样式绘图模式。
    xlabel 设置x轴的标签。
    xlim 获取或设置当前轴的x极限。
    xscale 设置x轴比例。
    xticks 获取或设置x轴的当前刻度位置和标签。
    ylabel 设置y轴的标签。
    ylim 获取或设置当前轴的y限制。
    yscale 设置y轴比例。
    yticks 获取或设置y轴的当前刻度位置和标签。

    返回值:Figure返回的实例还将在后端传递给new_figure_manager,这允许将自定义Figure类挂接 到pyplot接口中。其他kwarg将传递给Figureinit函数。

    本次用到的是 subplots:创建一个图和一组子图

                               figure:创建一个新图形,或者激活一个现有图形

    展开全文
  • 深度学习的实验中,通过图形的绘制和数据可视化可以直观地展现到我们所需要的信息,使用绘制图形的库Matplotlib可以轻松地完成这一任务。 我们首先看一下如何绘制和显示图形。 1 绘制简单图形 可以使用Matplotlib...

    前面的文章我们介绍了常用外部库NumPy的相关知识,下面我们共同学习一下图形绘制和数据可视化所用到的库——Matplotlib。
    在这里插入图片描述
    在深度学习的实验中,通过图形的绘制和数据可视化可以直观地展现到我们所需要的信息,使用绘制图形的库Matplotlib可以轻松地完成这一任务。

    我们首先看一下如何绘制和显示图形。

    1 绘制简单图形

    可以使用Matplotlib的pyplot模块绘制图形,如下面的代码展现的是绘制sin函数曲线的例子。

    In[2]: import numpy as np
    In[3]: import matplotlib.pyplot as plt
    In[4]: x = np.arange(0, 6, 0.1)  # 以0.1为单位,生成0到6的数据
    In[5]: y = np.sin(x)  # 按照同样的间隔,生成sin函数数值
    In[6]: plt.plot(x, y) # 绘制图形
    Out[6]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2aa9887d080>]
    In[7]: plt.show() # 显示图形
    

    上述代码中使用了NumPy库中的arange方法,生成了以0.1为步长的数据,将其设为x,之后使用NumPy库中的sin方法,对x中的各个元素求sin函数值,之后将x和y对应的数据传递给matplotlib库中pyplot中的plot方法绘制图形,可以看到代码执行后在内存中生成了matplotlib.lines.Line2D对象,然后使用show方法显示图形。
    在这里插入图片描述

    2 pyplot的功能

    在刚才的图形中,我们可以绘制其他图形,并添加其他元素。如下面的代码:

    In[8]: import numpy as np
    In[9]: import matplotlib.pyplot as plt
    In[10]: x = np.arange(0, 6, 0.1) # 以0.1为单位,生成0到6的数据
    In[11]: y1 = np.sin(x) # 按照同样的间隔,生成sin函数数值
    In[12]: y2 = np.cos(x) # 按照同样的间隔,生成cos函数数值
    In[13]: plt.plot(x, y1, label="sin") # 绘制sin图像,并设置标签
    Out[13]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2aa98918630>]
    In[14]: plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label="cos") # 绘制cos图像,线型为虚线,设置标签
    Out[14]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2aa988f00f0>]
    In[15]: plt.xlabel("x") # x轴标签
    Out[15]: Text(0.5,0,'x')
    In[16]: plt.ylabel("y") # y轴标签
    Out[16]: Text(0,0.5,'y')
    In[17]: plt.title('sin & cos') # 设置标题
    Out[17]: Text(0.5,1,'sin & cos')
    In[18]: plt.legend()
    Out[18]: <matplotlib.legend.Legend at 0x2aa988f0e10>
    In[19]: plt.show()
    

    上述代码,我们在同一张图中绘制了sin和cos函数图形,并且设置了不同图形的线型和标签,设置了x和y轴标签以及图像的标题。代码最后的执行结果如下所示:
    在这里插入图片描述

    3 显示图像

    pyplot中还提供了显示图像的方法imshow(),但是显示一个现成图像需要将图像读入,因此,还需要使用matplotlib库中image模块的imread方法。下面的代码就是先读入图像再进行显示的例子。

    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.image import imread
    img = imread('test.png')  # 读入图像
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    这里的图像是在代码执行目录下的test.png文件,通过img = imread(‘test.png’)读入,当然,也可以在imread()方法中写图像文件的绝对路径或相对路径,如img = imread(‘D:/test.png’)或img = imread(’…/test.png’),同样是可以读入的,只要路径正确,一般不会有什么问题。

    以上就是关于Matplotlib的一些基础知识,相信我们都能够很快地掌握。在日后的学习过程中,我们会进一步学习Matplotlib库中的其他方法绘制更漂亮的图形。

    在这里插入图片描述

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  • 一、前言大家知道,深度学习需要使用Python来做开发,所以,想要进入深度学习的战场,我们就必须要先要有python的开发环境作为武器,否则只能干看,而无从下手。子曰:“工欲善其事,必先利其器。”,我们最直接的...

    一、前言

    大家知道,深度学习需要使用Python来做开发,所以,想要进入深度学习的战场,我们就必须要先要有python的开发环境作为武器,否则只能干看,而无从下手。

    子曰:“工欲善其事,必先利其器。”,我们最直接的武器就是编译Python程序的开发环境,一般情况下,我们选择在Python官网下载对应版本的Python然后用记事本编写,再在终端进行编译运行即可。

    但是对于我这样懒的小白,我喜欢装一些方便的软件来辅助我编写程序。在学习Java时,正常情况选择安装JDK然后配置环境变量后,用记事本编写程序再在终端编译运行即可,而我一般选择安装JDK+Eclipse。

    将Python和Java进行类比的话,在Python中使用Python+Pycharm好比是在Java中使用JDK+Eclipse,这里我们不用Python+Pycharm而是使用Anaconda+Pycharm,为什么呢?

    Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,装上Anaconda,就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib 等常用的库自动安装好了,使得安装比常规 Python 安装要容易。

    如果选择安装Python的话,那么还需要 pip install 一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性,非如此的话,就要去Python官网(https://www.python.org/downloads/windows/)选择对应的版本下载安装,可以选择默认安装或者自定义安装,为了避免配置环境和安装pip的麻烦,建议勾选添加环境变量和安装pip选项。

    二、Anaconda安装与配置

    回归正题,如果你跟我一样是学习Python的小白,直接安装Anaconda+Pycharm就可以了。下面介绍下载、安装和配置过程:

    1.Anaconda下载安装

    步骤一:进入官网(https://www.anaconda.com/download/#windows)下载对应正确的版本,这里选择的是Windows 64bit;

    5f77e3108de63a2e28ecaae71b6b0cfa.png

    步骤二:双击下载好的exe文件进行安装,点击next,点击i agree,选择just for me点击next,点击browse选择安装目录,勾选红色框点击install等待完成,点击next,点击skip,取消两个勾选框点击finish;

    da5d21d950ff8895de54eeaaea487fcd.png
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    7ee8cc79c07b33b0331a9151990b5d78.png
    035a462a1d85fc79e4ecacf1abcae0c0.png
    61e2b769651749d7a065508ca524bbe0.png
    a4662c1db75d926f2ba8feb4b417017d.png

     步骤三:按win+R,输入cmd进入终端,输入python,如果出现Python版本信息说明安装成功(如果看不到尝试先进入安装目录再输入python)

    e88020993e0b533199621de68a314013.png
    9ba32faed8cb7538555bea13a736ddad.png

    然后再次进入终端切换盘符到Anaconda安装目录输入conda list 就可以查询现在安装了哪些库

    35942f28743da760a871a95baa4e1422.png

    初次安装的包一般比较老,为了避免之后使用报错,可以输入 conda update --all 命令,把所有包进行更新,在提示是否更新的时候输入 y(Yes)让更新继续,等待完成即可。

    b1bdd6d9cb557186d0cc23c19f6681db.png
    75ab8809da2fa858323c5724fd607b7e.png

    三、Pycharm下载安装、破解、配置**

     步骤一:进入官网(http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows)下载对应正确的版本,这里选择专业版,专业版是收费的,之后会讲解破解步骤,社区版是免费的;

    8c533c6a0ebd08182d773e00c25b2519.png

    步骤二:双击下载好的exe文件进行安装,直接点next,然后可以点击browse选择安装路径,切换好安装路径后点击next,然后选择红色表示框的内容(32位电脑就勾选第一个32bit),点击next,再点击install等待安装完成;

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    54ef938dce579d24845b5815ac7df582.png
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    c81d33b8e2aae9a3b4fec8193a7e34ed.png

    步骤三:安装完成后,勾选run pycharm,点击finish,再点击ok,再将右侧滑块滑到底点击accept,点击send,再选择红色表示框中显示的选项,将这个窗口缩小等待下一步破解;

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    步骤四:破解Pycharm

    1.下载新版破解补丁

    点击下载破解补丁jetbrains-agent.jar提取码(1ku1)并将它放置到 pycharm安装目录的bin目录下(位置可随意,放这里是怕误操作删除了破解文件)。

    2.进入项目界面

    如果你之前已经使用有效期激活过可跳过此步骤,如果你是刚下载的pycharm,则需要点击激活窗口的“Evaluate for free”免费试用,然后再创建一个空项目,这样就可以进入到pycharm的工作页面

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    3.修改配置文件

    进入到项目界面后,点击Pycharm最上面的菜单栏中的 “Help” -> “Edit Custom VM Options …”,如果提示是否要创建文件,请点”Yes”。

    307d8629205f3891c843a87499979caf.png

    在打开的vmoptions编辑窗口末行添加:-javaagent:你pycharm的安装目录jetbrains-agent.jar

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    请仔细检查补丁路径是否正确,如果错误则会出现pycharm打不开的情况,这时候可以删除用户目录下的pycharm文件夹

    5abb439c3e660cb466724988a5183d35.png

    修改完配置文件之后重启pycharm,切记、切记

    4.输入激活码

    修改完配置文件之后重启pycharm,点击菜单栏中的 “Help” -> “Register …”,选择最后一种License server激活方式,地址填入:http://jetbrains-license-server(应该会自动填上),或者点击按钮:”Discover Server”来自动填充地址,再或者复制粘贴 ,完成激活

    ded0f4a01eaaf00f7a632597757e62fc.png

     步骤五:创建项目并配置Anaconda,首先点击create new project,location为文件存储位置,project interpreter为解释器,也就是Anaconda中的python.exe,按图中步骤操作,最后点击create,创建完之后进入pycharm界面,点击close,在file选项中选择default setting,选择project interpreter并且按步骤选中Anaconda中的python.exe;

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    c6847a0b87055d90221c96fa8c64a5f0.png

    步骤六:编写第一个hello world,在创建好的工程那里右击依次选择new--python file--进行命名,输入print(“hello world!”),在界面右击选择run hello world,界面下就会显示运行结果;

    b8ac4daac26483c06109d4c3baf533e5.png
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    3751c45b43d850eeaf085bc6dc12c388.png

    步骤七:设置界面字体大小和代码字体大小,依次选择file--settings--appearance & behaviors--勾选红色框中选项修改界面字体大小,依次选择editor--general--font修改代码字体大小。

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    ok,基本的开发环境搭好了。

    展开全文
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    「课程学习目录」

    1.matplotlib基础用法
    2.matplotlib figure图像
    3.matplotlib设置坐标轴1
    4.matplotlib设置坐标轴2
    5.matplotlib legend图例
    6.matplotlib 标注
    7.matplotlib scatter散点图
    8.matplotlib bar直方图
    9.matplotlib contours等高线图
    10.matplotlib 3D图
    11.matplotlib subplot
    12.matplotlib动态图

     

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  • Matplotlib是python的绘图库,用来数据可视化或者结果分析都具有很大的帮助 一、matplotlib安装 如果在anaconda环境下可以直接用conda install matplotlib的命令安装; 普通的pip环境可以通过pip install ...
  • 一、Matplotlib 绘图基础 可以实现数据可视化 1.Figure 对象:创建画布 figure(num,figsize,dpi,facecolor,edgecolor,frameon) num :图形编号 取值为数字或字符串 figsize:绘图对象的宽和高 dpi:绘图对象的分辨率 ...
  • import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 1、 Matplotlib.pyplot 1、plt.plot(x,y,lw=a,c=‘r’),其中x是一个列表/数组/元组…,y是x通过某种映射得到的。绘出y关于x的图像,lw指的是线宽,c指的是线...
  • 深度学习的实验中,图形的绘制和数据的可视化非常重要。Matplotlib是用于绘制图形的库,使用Matplotlib可以轻松地绘制图形和实现数据的可视化。 # 1.绘制简单图形 我们通常使用matplotlib的pyplot模块绘制图形。...
  • python编程基础:深度学习基础:绘图库之matplotlib
  • 文章目录Matplotlib库折线图的绘制绘制简单的三角函数绘制散点图绘制年龄散点图在图形中显示中文pyplot的绘图区域PIL图像的数组表示灰度化使用matplotlib.pyolot与Image显示图像 Matplotlib库 折线图的绘制 import ...
  • 深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib
  • 这一节的内容非常简单,介绍了matplotlib模块的几个用法: 1.通过x,y坐标的集合做成线条显示在屏幕上。 2.读入图像并显示在屏幕上。 -------------------------------------------------------代码及注释---------...
  • matplotlob,是python里辅助制作图表的代码库,属于做机器学习的基础几个库之一。 Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本,...
  • import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.pyplot可视化1.散点图:离散数据可视化2.折线图图例颜色c可选:标记marker可选样式:曲线风格可选样式: 1.散点图:离散数据可视化 plt.scatter(x, y, s=None, c=None, ...
  • 5.4 Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表。Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,...
  • 机器学习(深度学习)笔记@奔跑的Mir.Wang 第5章 数据可视化之Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt#导入模块 1.折线图绘制 pandas.to_datetime(mydata[“date”]) plt.plot(x,y)#绘制图 plt.xticks(rotation...
  • matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用,MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线,然后再用一系列的函数调整结果。 matplotlib...

空空如也

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