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  • python绘制曲线
    2021-11-18 16:49:38

    在翻看书本是一段曲线吸引了我,特别是这种三角函数正弦和余弦相交,让我体会到数学和python语言的魅力!

    #绘制曲线
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x1 = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,50)
    x2 = np.linspace(-4*np.pi,4*np.pi,50)
    y1,y2 = np.sin(x1),np.cos(x2)
    plt.plot(x1,y1,color='red',label='sin(x)')
    plt.plot(x1,y2,color='blue',linestyle="-.",label='cos(x)')
    plt.legend()
    plt.savefig('./sincos.png')  
    plt.show()

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    2021-01-22 10:21:51
    # importing package import matplotlib.pyplot as plt # create data x = ["2020-11","2020-12","2021-01"] y = [152,72,36] z = [43,248,155] w = [6,130,144] # plot lines plt.plot(x, y, label = ...
    # importing package 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    
      
    # create data 
    x = ["2020-11","2020-12","2021-01"] 
    y = [152,72,36]
    z = [43,248,155]
    w = [6,130,144]
      
    # plot lines 
    plt.plot(x, y, label = "Zombie", linestyle="-") 
    plt.plot(x, z, label = "Monthly Created", linestyle="--") 
    plt.plot(x, w, label = "Monthly Deleted", linestyle="solid") 
    
    for a,b in zip(x,y):
        plt.text(a, b+0.001, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9)
    
    for a,b in zip(x,z):
        plt.text(a, b+0.001, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9)
    
    
    for a,b in zip(x,w):
        plt.text(a, b+0.001, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9)
    
    
    plt.legend() 
    plt.show()
    
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  • python绘制曲线

    万次阅读 2019-03-14 16:14:18
    # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 这里导入你自己的数据 # ...... # ...... # x_axix,train_pn_dis...# python 一个折线图绘制多个曲线
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 这里导入你自己的数据
    # ......
    # ......
    # x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list()
    
    # 开始画图
    plt.title('Result Analysis')
    plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='green', label='training accuracy')
    plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='red', label='testing accuracy')
    plt.legend()  # 显示图例
    
    plt.xlabel('iteration times')
    plt.ylabel('rate')
    # plt.show()
    plt.savefig('NER.png')
    
    plt.title('Result Analysis')
    plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='green', label='training accuracy')
    plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='red', label='testing accuracy')
    plt.legend()  # 显示图例
    
    plt.xlabel('iteration times')
    plt.ylabel('rate')
    # plt.show()
    plt.savefig('RC.png')
    # python 一个折线图绘制多个曲线
    
    展开全文
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    • You can use decreasing axes by flipping the normal order of the axis limits.
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    t = np.arange(0.01, 5.0, 0.01)
    s = np.exp(-t)
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    ax.plot(t, s)
    ax.set_xlim(5, 0)  # decreasing time
    ax.set_xlabel('Output Value')
    ax.set_ylabel('PR')
    ax.set_title('Should be growing...')
    ax.grid(True)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    • 实例
      简单修改一下下:
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from matplotlib import font_manager
    #
    t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
    t = np.arange(0.0, 10.0, 0.02)
    s1 = np.exp(-t1)
    s2 = s1[::-1]
    s = np.hstack((s2, s1))
    #
    a1 = np.arange(0.8, 5.8, 0.02)
    a = np.arange(0.8, 10.8, 0.02)
    b1 = np.exp(-t1)
    b2 = s1[::-1]
    b = np.hstack((b2, b1))
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    ax.plot(t, s)
    ax.plot(a, b)
    
    my_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')
    ax.set_xlim(10.8, 0)  # decreasing time
    ax.set_xlabel('输出值', fontproperties=my_font)
    ax.set_ylabel('概率', fontproperties=my_font)
    # ax.set_title('Should be growing...')
    ax.grid(True)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
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