可视化:散点图改造

先放一下画图的成果!

这个图与平时最常见的散点图有几点区别,如下:

  1. 坐标轴不同
  2. 没有三条外侧框线
  3. 散点下方有虚线引导
import matplotlib.pyplot as plt


# 这里给出一些数据
a = [-0.001777, -0.002754, 0.007887, 0.007593, 0.001802, -0.004565, 0.006138, 0.001341, 0.000042, -.000303, -0.006461] 

# 画布
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(1, 1, 1)

# 画散点图,颜色参数c可以选择其他
ax.scatter(range(-5, 6), a, c='cornflowerblue')  
plt.xlim(-6, 6)  # 设置x坐标的上下限
plt.xticks(range(-5, 6))  # 设置x轴标签
plt.ylim(-0.01, 0.01)
plt.hlines(0, -6, 6)

# 变坐标轴
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 设置横坐标轴的位置
ax.spines['left'].set_position(('data', -6))  # 设置纵坐标轴的位置

# 隐藏框线
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 隐藏上框线
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 隐藏右框线
ax.spines['bottom'].set_visible(False)  # 隐藏下框线

# 添加虚线
# 在每个散点下画虚线,颜色参数color可选其他,线型参数linestyle为:时表示虚线,默认为直线
for i, j in enumerate(a):
    plt.plot([i-5, i-5], [0, j], color='cornflowerblue', linestyle=':')
plt.show()

当然,如果想将散点连起来,或者加网格线等,这些都是可以进行拓展的,这里就不再赘述。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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