Matplotlib学习

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Matplotlib学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

决定通过一个个例子来实践并掌握Matplotlib。。

例子1.

画一个散点图,数据分布如下:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #注意,这个代码意思是在ipython的编译器里,内嵌绘图,这样就不用plt.show()了

import os
path = data + os.sep + LogiReg_data.txt
pdData = pd.read_csv(path, header=None, names=[Exam 1, Exam 2, Admitted])
pdData.head()

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前两列是成绩,第三列是分类,只有01两类

然后开始画图:

positive = pdData[pdData[Admitted] == 1] # returns the subset of rows such Admitted = 1, i.e. the set of *positive* examples
negative = pdData[pdData[Admitted] == 0] # returns the subset of rows such Admitted = 0, i.e. the set of *negative* examples

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
ax.scatter(positive[Exam 1], positive[Exam 2], s=30, c=b, marker=o, label=Admitted)
ax.scatter(negative[Exam 1], negative[Exam 2], s=30, c=r, marker=x, label=Not Admitted)
ax.legend()
ax.set_xlabel(Exam 1 Score)
ax.set_ylabel(Exam 2 Score)

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例子2.

画出函数曲线

函数是下面这个:

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z)) #注意e的指数次形式的写法

画图:

nums = np.arange(-10, 10, step=1) #creates a vector containing 20 equally spaced values from -10 to 10
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,4))
ax.plot(nums, sigmoid(nums), r)

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以上是关于Matplotlib学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 matplotlib 内联和 QT 后端之间切换 Python 脚本

《Python机器学习及实践》----无监督学习之数据聚类

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Python matplotlib 基础练习:画出正弦曲线等

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