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plt.scatter()函数

函数： matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 参数的解释： x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数

3D

#!/usr/bin/python3 #coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = Axes3D(fig) # 生成X，Y X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X,Y = np.meshg

【Python】绘制空气质量日历图

前言 在github中经常可以看到下面的日历图，可以用来表示每一天在github上的活跃程度。 类似的方法也可以用到空气质量的可视化方式中来，只要有每天的空气质量指数就可以。 数据 我这里使用的是2020年北京市各个监测站点的空气质量观测数据，原始数据包含PM2.5，PM10，AQI指

【DS with Python】Matplotlib入门(三)：cm模块、colormap配色、animation动画与canvas交互设计

文章目录 一、Matplotlib配色1.1 预定义的配色1.2 colormaps1.2.1 预定义的colormaps1.2.2 自定义的colormaps 二、Animation制作动画三、 设置交互模式3.1 鼠标单击创建事件的交互3.2 移动鼠标指针将创建事件的交互 总结 一、Matplotlib配色 1.1 预定义的配色   在m

数学建模学习8

o奖论文——F P1——10页 1、找数据 我们选择了2009年至2018年期间来自50个国家的14个指标的原始数据。然后通过柯尔莫戈罗夫-Smirnov检验验证了数据的分布规律，并选择80%的分位数作为接受范围（健康范围） 2、我们使用分析层次过程来确定每个指标的权重。该结果可以用来衡量特定国家

爬虫之字体解密

一、背景 待破解网站 问题：xpath 提取章节发现字体加密 待破解的 HTML： <dd class="col-sm-3"> <a href="/books/34/34652/18381474.html"> <i></i><i></i>章 醒 </a> </dd> 二、破解 破解方案 正则提取章节部分，获取加密部分内容（xpath

头歌平台-机器学习-5.K近邻

EduCoder平台：机器学习—K近邻 第1关：KNN原理 第2关：K近邻再识 第3关：K近邻小试 编程要求： 请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，计算并输出数字的类型以及数字各属于两类的概率。其中 X 为样本点，y 为其类别（二分类问题），参数 k 的值设置为 3。 代码如

Go语言核心36讲（Go语言实战与应用十三）--学习笔记

35 | 并发安全字典sync.Map (下) 我们在上一篇文章中谈到了，由于并发安全字典提供的方法涉及的键和值的类型都是interface{}，所以我们在调用这些方法的时候，往往还需要对键和值的实际类型进行检查。 这里大致有两个方案。我们上一篇文章中提到了第一种方案，在编码时就完全确定键和值的

Python：matplotlib.cm 色表

官网：Choosing Colormaps in Matplotlib — Matplotlib 3.5.0 documentation Colormap与matplotlib.cm 我们以等高区域函数contourf为例，介绍matplotlib.cm的用法。关于contourf各参数的具体用法，这里不多说，有需要可以参考Python：matplotlib.pyplot - ShineLe - 博客园 plt.contourf(

python sns 使用热图画出缺失值的分布区域

使用热图画出缺失值的分布区域，并使用蓝-绿-黄颜色图谱：cmap=‘viridis’ import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False movie = pd.read_excel('moviedata.xlsx') m

KNN实现鸢尾花数据集的可视化

KNN实现鸢尾花数据集的可视化 首先导入包：获取数据：设置画图的颜色深浅：决策边界，用不同的颜色表示：KNN原理：将数据合并：进行画图：可视化展示: ![可视化](https://img-blog.csdnimg.cn/895a06844b024714835b82441349e3f4.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsb

tensorflow 学习

在学习使用CNN对MNIST数据集进行识别的时候，遇到了一些问题，整理如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

leetCode第76题最小覆盖字串（滑动窗口算法）

大家好，我是魔笑，下面是我分享的滑动窗口算法题，这道题我真是弄了好久，写完，拿到leetCode验证，然后一遍一遍的纠正。真的不容易，最终提交成功，如果对你有帮助，请给个赞啊亲。我们一起加油 题目： 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 

matplotlib.pyplot 的 scatter、plot 模块

import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(...) # 导入scatter(...)模块，scatter(...)用来表述散点图scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,*,edgecolors=None,plotnonfinite = False,data=None,** 

【数据可视化】Python 热力图（seaborn.heatmap）

Python数据可视化-热力图 热力图cmapcenterannotannot_kwsfmtlinewidthslinecolorxticklabelsyticklabelsmask热力图应用 热力图 以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。热力图可以显示不可点击区域发生的事情。城市热力图该检测方式只提

Cass和Cmap在地形图编辑中的一点心得

*注：转载请注明出处* 在地形图制图的过程中，cad是最经典的处理软件，现市面上出现许多面向地形制图的基于cad的二次开发软件，各类软件有各自适用范围。在内业处理过程中，由于人员不严谨及不熟练的成图手段，会使得在成果过程中出现很多小问题，或者对简单问题无法实现流程化、规范化、便捷

matplotlib的cmap

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=data_index, alpha=0.6, cmap=plt.cm.get_cmap('Set1', class_num)) 在这里用到了cmap这个参数 matplotlib中用来做热图的颜色映射有很多种，我们可以选择各种不同的颜色映射来做出符合我们预期的热图。其源代码如下所示： 本代码是根据官网(ht

python matplotlib searbon 设置画版颜色 热力图固定颜色等级 固定比例尺寸大小

参数vmax、vmin cmap 设置颜色等级，参考：https://blog.csdn.net/pary__for/article/details/104971632 sns.heatmap(globals()['c%s'%(year-2010)], cmap='jet', vmax=5000) # cmap='jet' 这里只设置了vmax 根据需要还可以设置vmin

Matlab中rgb2ind函数用法

目录 rgb2ind将 RGB 图像转换为索引图像 语法 说明 示例 将 RGB 图像转换为索引图像 输入参数 输出参数 算法 参考 rgb2ind将 RGB 图像转换为索引图像 语法 [X,cmap] = rgb2ind(RGB,Q) [X,cmap] = rgb2ind(RGB,tol) X = rgb2ind(RGB,inmap) ___ = rgb2ind(___,dithering)

颜色选择、cmap使用

def color(): most_use={'red':'r', 'green':'g', 'bule':'b', 'black':'k'} cmaps_or_colormaps ={ 'Perceptually_Unif

matlab中的colormap说明

问题引出： 之前我们提出过，用imread命令可以读取图片转换为matlab矩阵，这是一个3维矩阵，存储了颜色信息，我们可以用imshow函数读取这个三维矩阵来还原图片。 那么我们是否可以用一个二维矩阵来存储有颜色的图片呢？可以，这时就会用到colarmap。我们知道，当map矩阵为2维矩阵时，用imshow

K近邻 （KNN）算法的原理及优缺点

一、KNN算法原理 　　K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 　　它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据

seaborn---画热力图

1.引用形式： seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='

决策树与随机森林

一.决策树 决策树原理 : 通过对一系列问题进行if/else的推导,最终实现决策. 1.决策树的构建 ############################# 决策树的构建 ########################################导入numpyimport numpy as np#导入画图工具import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.c

决策树

决策树原理 对一系列问题进行if/else推导，最终实现决策 决策树构建 #导入numpy import numpy as np#导入画图工具import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormap#导入树模型和数据集加载工具from sklearn import tree,datasets#导入数据集拆分工具f