随笔分类 - 2_Python库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn等）
摘要：sklearn库简单介绍 一、总结 一句话总结： sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成【数据的预处理、模型选择、分类任务、回归任务、聚类任务和降维任务】。 【各种机器学习方法很多都有现成的】，非常非常好用的一个库 1、sklearn库-分类任务？ 比如最近邻、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯
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摘要：np.tile()函数的作用 一、总结 一句话总结： 本着函数取名必有所依的原理，tile有【平铺】的意思。 【1.沿X轴复制】：在numpy中，np.tile（a,(2)）函数的作用就是将函数将函数沿着X轴扩大两倍。如果扩大倍数【只有一个，默认为X轴】 【2.XY轴都复制，或只沿着Y轴复制的方法】
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摘要：matplotlib库疑难问题 11、画动态直方图 一、总结 一句话总结： 动态画直方图的原理非常简单：就是不断的清除画布的图像，生成新的图像，只要速度足够快，眼睛追不上，那么我们看到的就是动画 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %
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摘要：matplotlib库疑难问题 10、画直方图 一、总结 一句话总结： plt.hist(data, bins=5)：data表示画直方图的数据，比如data=[1,4,3,2,4,1,4,6,3,2,1,4,6]，bins用于指定直方图中条条的条数 import matplotlib.pyplot
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摘要：matplotlib库疑难问题 9、画箭头（综合实例） 一、总结 一句话总结： 画箭头：ax.annotate("", xy=(x_list[i]-0.1, y2_mean), xytext=(x_list[i]-0.1, y2_list[i]),arrowprops=dict(arrowstyle
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摘要：matplotlib清除 axes 和 figure 一、总结 一句话总结： plt.cla() # 清除axes，即当前 figure 中的活动的axes，但其他axes保持不变。 plt.clf() # 清除当前 figure 的所有axes，但是不关闭这个 window，所以能继续复用于其他的
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摘要：matplotlib画直方图细解 一、总结 一句话总结： n1, bins1, patches1 = plt.hist(x1, bins=50, density=True, color='g', alpha=1) 1、n1, bins1, patches1 = plt.hist(x1, bins=5
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摘要：matplotlib画直方图 一、总结 一句话总结： a=np.array([1,4,3,2,4,1,4,6,3,2,1,4,6]) plt.hist(a, bins=5, color='g', alpha=0.75) # hist:绘制直方图 # 也就是1-2之间有几个数，2-3之间有几个数 二、
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摘要：numpy数组添加元素 一、总结 一句话总结： arr1=np.array([]) # 注意要复制给arr1，返回值才是改变了的数组 arr1=np.append(arr1,1) 二、numpy数组添加元素 转自或参考： arr1=np.array([]) # 注意要复制给arr1，返回值才是改变了
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摘要：matplotlib画箭头 一、总结 一句话总结： ax.annotate("", xy=(1-0.1, 6), xytext=(1-0.1, 9),arrowprops=dict(arrowstyle="<->")) arrowstyle="<->" 表示双向箭头 二、matplotlib画箭头
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摘要：matplotlib画图xticks设置为字母 一、总结 一句话总结： plt.xticks(np.arange(6), ('','t1', 't2', 't3', 't4', 't5')) 很多时候都可以去看帮助文档，里面介绍的非常详细 二、matplotlib画图xticks设置为字母 博客对应
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摘要：matplotlib画图的颜色及线条详解 一、总结 一句话总结： 有linestyle可选参数、marker可选参数、color可用的颜色 二、python中matplotlib的颜色及线条控制（转） 转自：python中matplotlib的颜色及线条控制https://www.cnblogs.c
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摘要：matplotlib去掉边框 一、总结 一句话总结： 去掉上边框：ax.spines['top'].set_visible(False) fig, ax = plt.subplots() # 取消边框 for key, spine in ax.spines.items(): # 'left', 'r
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摘要：matplotlib库疑难问题 8、几个点画曲线 一、总结 一句话总结： 原理：几个点画曲线的原理和我们日常直接画曲线一样，就是在这几个点之间多造一些点，直接在x数据的最小值和最大值之间造一些x数据，然后用scipy.interpolate模块的 make_interp_spline函数造x对应的y
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摘要：matplotlib库疑难问题 7、去掉刻度和边框 一、总结 一句话总结： 去掉x轴刻度：将x轴的刻度置为空列表即可：plt.xticks([]) 去掉上边框：ax.spines['top'].set_visible(False) 二、matplotlib库去掉刻度和边框 博客对应课程的视频位置：7
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摘要：matplotlib同时显示中文和特殊符号 一、总结 一句话总结： 直接分开写，加号连接即可 plt.text(0.1,6,r'x均值'+r':μx', fontdict={'size':16,'color':'r'}) 1、matplotlib中使用TeX标记？ 你可以在任何 matpl
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摘要：matplotlib指定线条的颜色以及标记 一、总结 一句话总结： color颜色 marker标记，markersize为标记大小 linestyle线样式，linewidth线宽 plt.plot(x,y,color='red', marker='o', linestyle='dashed',l
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摘要：from scipy.interpolate import spline报错ImportError: cannot import name ‘spline‘ 一、总结 一句话总结： 导入make_interp_spline而不是spline，spline这个函数现在没了 from scipy.int
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摘要：matplotlib几个点画曲线 一、总结 一句话总结： 原理是引入scipy.interpolate的 make_interp_spline函数 在x的最小值和最大值中生成300个点 x_smooth = np.linspace(x.min(),x.max(),300) #300 represen
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摘要：pandas库疑难问题 4、DataFrame类型转换成Numpy中ndarray 一、总结 一句话总结： 可以使用DataFrame中的values属性或to_numpy方法 和 Numpy中的array方法 ans=df.values ans=df.to_numpy() ans=np.array
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