带你十分钟快速入门画图绘图作图神器 Matplotlib

20220612

在这里插入图片描述 excel也可以画图

20220525

在这里插入图片描述
U-net架构(例如最低分辨率为32x32像素)。每个蓝框对应一个多通道特征图。通道的数量在方框的顶部表示。x-y尺寸在盒子的左下边缘。白盒代表复制的特征映射。箭头表示不同的操作
神经网络简单清晰的画法

The network architecture is illustrated in Figure 1. It consists of a contracting path (left side) and an expansive path (right side). The contracting path follows the typical architecture of a convolutional network. It consists of the repeated application of two 3x3 convolutions (unpadded convolutions), each followed by a rectified linear unit (ReLU) and a 2x2 max pooling operation with stride 2 for downsampling. At each downsampling step we double the number of feature channels. Every step in the expansive path consists of an upsampling of the feature map followed by a 2x2 convolution ( up-convolution ) that halves the number of feature channels, a concatenation with the correspondingly cropped feature map from the contracting path, and two 3x3 convolutions, each followed by a ReLU. The cropping is necessary due to the loss of border pixels in every convolution. At the final layer a 1x1 convolution is used to map each 64-component feature vector to the desired number of classes. In total the network has 23 convolutional layers.

20220404

https://blog.csdn.net/weixin_43329700/article/details/104356714
绘制相关系数热力图

20220114

在这里插入图片描述

plt.xticks(ticks=[3,14,999],labels=my_label,rotation=60, ha='right')   标签实现旋转

20211230

在这里插入图片描述

plt.figure(num=1,figsize=(12,8))
两幅图的差异是因为figsize的不同

20211223

在这里插入图片描述横轴以字符形式显示才能正常显示

20211223

常用的画布尺寸大小长 8,12 高:6

https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/82967904
matplotlib高级教程之形状与路径——patches和path
Axes,patches
pathes绘制内置的形状

https://www.cnblogs.com/cymx66688/p/10536403.html
countplot：作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数

20211214

https://mp.weixin.qq.com/s/t7thjByKrZFw6K4dq8COiQ

小白也能看懂的Matplotlib简明教程

20210824

在这里插入图片描述
箱型图

从下往上的直线最低值 25% 50% 75% 分位最高值
比较三个箱子的 50%的线三个对价格有明显影响差异

箱型图适合考察分类变量对因变量的影响
在这里插入图片描述
黑点为离群点 3个标准差之外

画直方图
长尾巴在右左偏

在这里插入图片描述
比较容易看
幂转换

在这里插入图片描述
颜色深比较集中
分散程度越分散影响越大

在这里插入图片描述
聚类最终多维度查看结果

k=3 时候杂乱
特征稳定性

20210712

画图半天画不出来可能是字符无法转成数值

https://blog.csdn.net/qq_41689620/article/details/85218329
中文乱码

20210423

https://blog.csdn.net/yoggiecda/article/details/103030388
数据分析最有用的25个 Matplotlib图

20210114

matplotlib 使用交互模型
https://blog.csdn.net/kyle1314608/article/details/113267427
把画图固定在pycharm里面

图片保存
在plt.show()之前执行plt.savefig()函数即可。
简单例子：
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5]
y=[10,5,15,10,20]
plt.plot(x,y,'ro-',color='blue')
plt.savefig('testblueline.jpg')
plt.show()

中文标题不现实from matplotlib import pyplot as plt, font_manager# 字体实例对象my_font=font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",size=7.0)# 气温x=range(0,120)# 时间y_1=[random.randint(20,35) for i in range(120)]y_2 = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]# 格式化x轴标题_x_labels=["10点{}分".format(i) for i in range(60)]_x_labels+=["11点{}分".format(i) for i in range(60)]plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font)plt.ylabel("温度",fontproperties=my_font)plt.title("温度测试用例",fontproperties=my_font)#设置表格plt.grid(alpha=0.4)# 画图plt.plot(x, y_1,label="123",linestyle=":")plt.plot(x, y_2,label="456",linestyle="--")# 添加图例plt.legend(prop=my_font,loc="upper left")# 设置中文显示 fontpropertiesplt.xticks(list(x)[::3],_x_labels[::3],rotation=45,fontproperties=my_font)#显示plt.show()

https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/82731538

同时画两条线图
在这里插入图片描述

同时画两条线图
在代码里面只能插入连接
eval_indices=range(0,len(train_loss),display_step) #横轴坐标的长度列表
plt.plot(eval_indices,train_loss,'k-')
plt.title('softmax loss per iteration')
plt.xlabel('iteration')
plt.ylabel('softmax loss')
plt.show()
plt.plot(eval_indices,train_acc,'k-',label='train set accuracy')
plt.plot(eval_indices,test_acc,'r--',label='test set accuracy')
plt.title('train and test accuracy')
plt.xlabel('generation')
plt.ylabel('accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()