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安装numpy和matplotlib时出现的问题及解决方法小小白，从根本不知道cmd是什么东西开始，用gpt摸索出来的“经验”希望对大家有帮助

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【问题解决】plt.show()画出来的图像只在pycharm右侧栏显示问题解决：在pycharm中绘图只能在右侧功能栏显示的问题

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在matplotlib线周围绘制边框例如，当需要对数据趋势进行更详细的说明时，通过为线条添加边框，可以清晰地展示出数据的变化规律，使得图表更加吸引人。这样，即使是简单的线条图，也能通过视觉上的区别来吸引观众的注意力，从而提高数据展示的效率和效果。- 使用`plt.plot()`函数绘制线条，其中`linewidth`参数控制线条的粗细，可以设置为0来确保没有边框。- 创建一个与原线条宽度相同的透明线条，并放在原线条的上方，这样就可以模拟出边框的效果。- 这里使用了`alpha`参数来控制线的颜色的透明程度，将值设为0使得线条完全透明。

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VS项目中matplotlib库的环境配置及实现（包实在的）一开始想在C++中实现数据采集后用图像进行呈现，由于还是新手小白在搜索后，决定使用matplotlib，实现VS的绘制，但比较傻逼的是其整个流程比较繁琐，又因为我是小白，所以调试了一天多踩了很多坑，才调试出来，因此写这一篇来帮助大家少走点弯路。我写的相当于他们文章的总结细化，若有不足还请指正。VS2019、Python3.8（64位）、GIT、Vcpkg(!!!!注意本文建议的Python版本在3.9及以下不然会因为3.10以上版本有些内容修改，最后添加到VS中的头文件会有些函数无法识别，且注意下载位数。

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线性模型-二维及三维三维图，两个参数y=wx+b。

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关于经纬度坐标的常用设置无

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科研绘图之tSNE图 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t分布随机邻域嵌入）是一种用于数据降维和可视化的算法。它可以将高维数据映射到二维或三维空间，同时尽可能地保留数据点之间的局部关系。t-SNE特别适用于探索数据的内部结构和模式，常用于聚类分析和发现数据中的群集。在机器学习和数据分析中，t-SNE图通常用来展示数据点在降维后的分布情况，帮助观察数据点之间的相似性或差异性。

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三次样条插值法Python实现(附Python代码) 三次样条插值法Python实现(附Python代码)

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解决python报错：AttributeError: module ‘matplotlib.cm‘ has no attribute ‘spectral‘ Could not install packages due to an OSError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。: '这里一堆路径，是在python文件中用到的font等等` option or check the permissions.但系试运行代码依旧会报错。安装最新版本后，检查matplotlib版本，确认为最新。2.2以上matplotlib版本如何调用spectral。

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Littleluck_Dream

Matplotlib数据可视化官网：https://matplotlib.org/在数据分析与机器学习中，我们经常要用到大量的可视化操作。一张制作精美的数据图片，可以展示大量的信息，一图顶千言而在可视化中，Matplotlib算得上是最常用的工具。Matplotlib 是 python 最著名的绘图库，它提供了一整套 API，十分适合绘制图表，或修改图表的一些属性，如字体、标签、范围等Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库，它交互式环境生成出版质量级别的图形。

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求大佬支招，matplotlib运行文件找不到指定的模块 ed while importing _cext: 找不到指定的模块。

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使用Streamlit和Matplotlib创建交互式折线图通过提供用户友好的控件，如下拉列表、文本字段和颜色选择器，该应用程序允许用户轻松自定义其数据可视化。然后，用户从下拉列表中选择要在折线图中可视化的列。该应用程序还提供了文本输入字段，用于输入绘图的标题以及X轴和Y轴的标签，颜色选择器让用户选择折线图的颜色。虽然此应用程序相当简单，但它展示了Streamlit和Matplotlib创建交互式、用户友好的数据可视化应用程序的强大功能。根据用户的输入，该应用程序使用Matplotlib生成一条线图，将选择的列绘制在DataFrame的索引上。

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用python实现梯度下降算法 def f3(x):x = sp.Symbol('x') # 创建符号变量 xf = sp.sympify(function) # 将输入的函数转换为 SymPy 的表达式f_der = sp.lambdify(x, sp.diff(f, x), 'numpy') # 将导数函数转换为数值计算函数x_new = list(range(s, e+1))# 创建初始的 x 值列表。

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只是有点小怂

【Matplotlib】在 ax（Axes 对象）上使用 seaborn（简称 sns）绘图在axAxes对象）上使用seaborn（简称sns）绘图时，你可以通过将ax作为参数传递给seaborn的绘图函数。这允许你将seaborn的图形绘制在指定的ax对象上，从而将多个图形组合在一个图形布局中。

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plt: subplots()详解 matplotlib.pyplot.subplots()用于一次性创建并返回所有的子图和其 axe 对象。nrows：图表的行数，默认为 1ncols：图表的列数，默认为 1sharex、sharey：设置 x、y 轴共享属性，默认为 False，可设置为‘True’。False即每个子图的 x 轴或 y 轴独立；True 即所有子图共享 x 轴或 y 轴subplot_kw：向每个子图传递一个字典，这个字典包含了创建子图时想要应用的额外关键字参数。

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macOS中解决matplotlib中文乱码 macOS中matplotlib中文乱码解决办法

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图书类目商品的推荐算法 1. 背景介绍随着互联网的普及和电子商务的兴起，人们获取信息和购买商品的方式发生了巨大变化。传统的线下书店面临着来自线上书店的巨大竞争压力。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，线上书店需要不断提升用户体验，其中之一就是为用户推荐他们可能感兴趣的图书。图书类目商品的推荐算法，就是利用用户的历史行为数据、图书的属性信息以及其他相关数据，来预

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