進撃の算法

文章目录十一、文字与注释（一）在图中添加文字标签（二）坐标变换与文字位置（三）箭头与注释[ Matplotlib version: 3.2.1 ]十一、文字与注释一些场景中，可视化需要辅之以少量文字提示（textual cue）和标签。（一）在图中添加文字标签最基本的注释（annotation）类型有坐标轴标题与图标题，此外，可以通过plt.text/ax.text命令手动添加注释，它们可以在具体的x/y坐标点上放上文字ax.text方法需要一个x轴坐标、一个y轴坐标、一个字符串和一些可选

文章目录十、多子图（一）plt.axes：手动创建子图（二）plt.subplot：简易网格子图（三）plt.subplots：用一行代码创建网格（四）plt.GridSpec：实现更复杂的排列方式[ Matplotlib version: 3.2.1 ]十、多子图有时候需要从多个角度对数据进行对比。Matplotlib为此剔除了子图（subplot）的概念：在较大的图形中同时放置一组较小的坐标轴。这些子图可能是画中画（inset）、网格图（grid of plots），或者是其他更复杂的布局形

文章目录九、配置颜色条（一）选择配色方案（二）颜色条刻度的限制与扩展功能的设置（三）离散型颜色条[ Matplotlib version: 3.2.1 ]九、配置颜色条图例通过离散的标签标示离散的图形元素，然而，对于图形中由彩色的点、线、面构成的连续标签，用颜色条来表示的效果比较好。在Matplotlib中，颜色条是一条独立的坐标轴，可以指明图形中颜色的含义。通过colorbar()函数可以创建最简单的颜色条import numpy as npimport matplotlib.pyplo

文章目录八、配置图例（一）选择图例显示的元素（二）在图例中显示不同尺寸的点（三）同时显示多个图例[ Matplotlib version: 3.2.1 ]八、配置图例在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。本文介绍如何在Matplotlib中自定义图例的位置与艺术风格。图例默认配置可以用plt.legend()命令来创建最简单的图例，它会自动创建一个包含每个图形元素的图例import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltpl

文章目录七、频次直方图、数据区间划分和分布密度（一）简易频次直方图（二）二维频次直方图与数据区间划分1. plt.hist2d：二维频次直方图2. plt.hexbin：六边形区间划分3. 核密度估计[ Matplotlib version: 3.2.1 ]七、频次直方图、数据区间划分和分布密度（一）简易频次直方图%matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('seaborn

文章目录六、密度图与等高线图三维函数的可视化1. 用等高线图可视化三维数据2. 用彩色等高线可视化三维数据3. 带填充色的三维数据可视化4. 重新渲染三维数据彩色图5. 在彩色图上加上带数据标签的等高线[ Matplotlib version: 3.1.3 ]六、密度图与等高线图在二维图上用等高线图或者彩色图来表示三维数据是个不错的方法。Matplotlib提供三个函数来解决这个问题：用plt.contour画等高线图用plt.contourf画带有填充色的等高线图（filled cont

文章目录五、可视化异常处理（一）基本误差线（二）连续误差五、可视化异常处理对任何一种科学测量方法来说，准确地衡量数据误差比数据本身更重要。在数据可视化的结果中用图形将误差有效地显示出来，就可以提供更充分的信息。（一）基本误差线基本误差线（errorbar）可以通过一个Matplotlib函数创建。fmt是一种控制线条和点的外观的代码格式，语法与plt.plot的缩写代码相同errorbar有许多改善结果的选项，通过这些额外选项，可以轻松自定义误差线图形的绘画风格让误差线的颜色比数据点的颜色

文章目录四、简易散点图（一）用plt.plot画散点图（二）用plt.scatter画散点图（三）plot与scatter效率对比四、简易散点图散点图（scatter plot），不由线段连接，而是由独立的点、圆圈或其他形状构成。%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('seaborn-whitegrid')import numpy as np（一）用plt.plot画散点图简易散点图x = np.l

Matplotlib.pyplot.plot图形符号、线条风格及颜色简写形式速查表注：图形符号、线条风格及颜色均为plot函数的可选参数如不指定符号和线条风格，默认为无符号的实线如不指定颜色，Matplotlib会为多条线自动循环使用一组默认的颜色Format StringsA format string consists of a part for color, marker and line:fmt = '[marker][line][color]'Each of them is

文章目录三、简易线形图（一）调整图形：线条的颜色与风格（二）调整图形：坐标轴上下限（三）设置图形标签三、简易线形图所有图形中，最简单的应该就是线性方程 y=f(x)y = f(x)y=f(x) 的可视化了。要画Matplotlib图形时，需要先创建一个图形fig和一个坐标轴axfigure（plt.Figure类的一个实例）可以被看成是一个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器axes（plt.Axes类的一个实例）是一个带有刻度和标签的矩形，最终会包含所有可视化的图形元素通常会用变

文章目录一、Matplotlib常用技巧（一）导入（二）设置绘图样式（三）显示图形（四）将图形保存为文件二、两种画图接口（一）MATLAB风格接口（二）面向对象接口一、Matplotlib常用技巧（一）导入import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt（二）设置绘图样式使用plt.style来选择图形的绘图风格（如经典风格classic）plt.style.use('classic')（三）显示图形1.在脚本中画图如果