matplotlib库笔记1

本文详细介绍了使用Python的Matplotlib库进行数据可视化的方法。主要内容包括如何利用add_subplot方法布局子图,以及如何绘制散点图、添加圆形元素、绘制直线等,并展示了如何设置坐标轴范围等实用技巧。

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1、matplotlib.pyplot中add_subplot方法

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(349)
ax.plot(x,y)
plt.show()

参数349的意思是:将画布分割成3行4列,图像画在从左到右从上到下的第9块,如下图:

那第十块怎么办,3410是不行的,可以用另一种方式(3,4,10)。

2、用matplotlib库完整的画出图形

from numpy import *
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
 
fig = plt.figure()#生成一个640*420的画布
ax = fig.add_subplot(111)#画布分成一行一列,图片在第一块
ax.scatter(xcord0,ycord0, marker='s', s=90)#在坐标系中画点,前两个参数为点坐标,marker=s为方形,s=90为大小,c=red为坐标颜色
ax.scatter(xcord1,ycord1, marker='o', s=50, c='red')
plt.title('Support Vectors Circled')
#坐标表示要画圈的地方,第二个参数表示圈的大小,faceclolor表示,edgecolor表示圈的颜色值,linewidth表示圈的线条粗细,alpha表示颜色深浅
circle = Circle((4.6581910000000004, 3.507396), 0.5, facecolor='none', edgecolor=(0,0.8,0.8), linewidth=3, alpha=0.5)
ax.add_patch(circle)

b = -3.75567; w0=0.8065; w1=-0.2761#已经训练好的参数
x = arange(-2.0, 12.0, 0.1)
y = (-w0*x - b)/w1
ax.plot(x,y)#画出直线
ax.axis([-2,12,-8,6])#设置坐标轴,-2~12位横轴;-8~6位纵轴
plt.show()

image

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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