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/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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