#绘制散点图：三月份和十月份气温变化情况 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/WINDOWS/Fonts/方正粗黑宋简体.ttf") y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,2
原文链接：这里 0.什么是蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模拟也称为随机抽样法或统计实验法，是一种以统计理论为指导的风险分析技术，它的实质是按一定概率分布产生随机数的方法，来模拟可能出现的随机现象。由于各个自变量参数的状态概率值是通过大量的客观统计抽样得到的，所以又称客观概率法 1.原
python是一门相较于其他编程语言比较简单的编程语言，具有独特的优势：可以很好地用来代替matlab。以数据可视化为例，python有程序库matplotlib ,它提供了一个面向对象的API和一个过程式类的MATLAB API，他们可以并行使用。 matplotlib绘图入门 代码： import matplotlib.pyplot as plt
目录 1.matplotlib简介 2.图形组成元素的函数用法 plot()：展示变量的趋势变化 2.1. figure()：背景颜色 2.2 xlim()和 ylim()：设置 x，y 轴的数值显示范围 2.3 xlabel()和 ylabel()：设置 x，y 轴的标签文本 2.4 grid()：绘制刻度线的网格线 2.5 axhline()：绘制平行于 x 轴额度水
话不多说，上代码，看结果。 import cv2 # 导入库 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ''' cv2.imread(filename,flags) # filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可 # 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字 # flags为图片的
Rendleman and Bartter模型 前言 Rendleman-Bartter模型是短期利率模型中的一种，模型认为利率变得遵循几何布朗运动过程。但是模型模拟出的利率水平缺乏均值回归的属性，即利率不能回归到长期均值水平。 一、Rendleman and Bartter模型解析式 其中，u是瞬时飘移值。 二、python量
支持向量机在进行决策的时候，所选取的决策边界需要满足一个条件，也就是距离两个分类中最近点的距离是最长的。也可以理解为我们用支持向量机进行分类的时候，要做的就是将能够区分不同类别的数据的决策边界距离最近的点的距离最大化 这么说可能比较
1 绘制密度图 1.1 密度图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde # 创建数据 data = [1.2]*8 + [2.2]*5 + [3.6]*8 + [4.9]*5 + [5.3]*2 + [6.6]*6 # 创建一个密度函数，从X轴给这个函数一个值时，它在Y轴上返回相应的值 dens
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams name_list_en = ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics' , 'Statistics' , 'Quantitative Biology', 'Quantitat
简 介： 本文讨论了在对金属模板中的圆环直径检测过程中，将轮廓面积方法与边缘亮度曲线建模的方法相结合，看是否能够提高圆环的精度。从测试结果上来看，并没有显出两种结合方法的优势。 关键词： 圆环检测，边界面积，中心
1 手写实现PCA import numpy as np class PCA(): # 计算协方差矩阵 def calc_cov(self, X): m = X.shape[0] # 数据标准化，X的每列减去列均值 X = (X - np.mean(X, axis=0)) return 1 / m * np.matmul(X.T, X) def pca(self, X, n
from matplotlib import pyplot as plt#导入库 import numpy as np #生成数据图集 n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(Y,X)#color plt.scatter(X,Y,alpha=.5,s=75,c=T) plt.xlim((-1.5,1.5)) plt.xticks(()) plt.ylim((-1.5,1.5)) plt.y
在 jupyter notebook 中调用 matplotlib 时候会直接调出图像，但是我们把同样的代码放到 pycharm中的时候，我们发现根本用不了 解决： 注释掉 %matplotlib inline; 引入import matplotlib.pyplot as plt 将最后要显示的图像代码后增加 plt.show()，别删除原来的打印图片代码
环境： 基础： window 10python 3.6 NVIDIA的GPU并行计算架构： CUDA 10.0cuDNN 7.4.1 python包： Keras==2.2.5h5py==2.10.0matplotlib==3.2.0numpy==1.19.5opencv-python==3.4.1.15opencv-contrib-python==3.4.1.15efficientnet==1.1.1tensorflow-gpu==1.14.0 代码： import cv2 from
准备工作 使用Python绘图首先需要导入需要的库，并确保中文和负号的正常显示 import os import xlrd import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import matplotlib.ticker as ticker plt.rcParams['font.family'] = ['
对一个表格类数据集进行数据分析，常常有以下几个步骤： 1.数据总览 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度 查看特征的数据类型和基本统计量 2.缺失值和唯一值 查看数据缺失情况 查看唯一值特征情况 3.深入数据 类别型数据 数值型数据（离散型、连续型） 4.数据间相关关系 特
Python数据分析（二）：Matplotlib 一、Matplotlib库的介绍pyplot的绘图区域 二、pyplot的plot()函数1、format_string2、**kwargs 三、pyplot的中文显示四、pyplot的文本显示五、pyplot的子绘图区域六、pyplot基础图表函数概述 一、Matplotlib库的介绍 Matplotlib库由各种可视
消失了一周的 Kevin 归来了！本期我们不讲敏感的东西。因为*饭已经吃得很饱了。 讲讲一个朋友摇号（车牌）的辛酸史。以及我如何用 python 的技术（爬虫，数据分析，可视化）帮他找到原因，并让他更伤心的故事。 文中的数据仅供交流学习，不能作为其他使用依据。文中统一使用了第一人称我，其中
import random import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston dataset = load_boston() dir(dataset) import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame(dataset['data']) dataframe.colums = dataset['feature_names'] dataframe datafram
1．分析1996~2015年人口数据特征间的关系。 人口数据总共拥有6个特征，分别为年末人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化方向。 （1）使用NumPy库读取populations.nzp人口数据。 （2）创建
Python作图中常常会考虑用什么颜色、marker、线型，进行总结一下。 一、常用marker表示 1、普通marker 这类普通marker直接类似marker ='^'就可以用了。 2、高级marker 这类高级marker使用marker ='$\circledR$'来调用 可以显示的形状 marker名称 ϖ \varpi ϱ \varrho ς
# pip install pmdarima from pmdarima.arima import auto_arima import pandas as pd #1.然后，输入数据，可根据实际情况读取数据文件 data=pd.DataFrame({'gdp':[1.21,1.34,1.47,1.66,1.96,2.29,2.75,3.55,4.59,5.1,6.09,7.55,8.53,9.57,10.44,11.02,11.14,12.14,13.61], 'yea
前面介绍过《基于Python的指数基金量化投资-通过市盈率和市净率对指数估值》，通过估值来进行指数基金的投资。 当估值百分位为90%-100%的时候，指数处于严重高估状态，可以考虑全仓卖出； 当估值百分位为80%-90%的时候，指数处于高估状态，可以考虑大份额卖出； 当估值百分位为60%-80%的
目录 0. 前言1. matplotlib中figure、subplot和plot等什么关系2. 画图的细节修改2.1 plot画图形式修改2.2 添加图例、标签等2.3 在图上画注解和矩形 3. 图形保存参考链接 0. 前言 数据处理过程中，可视化可以更直观得感受数据，因此打算结合自己的一些实践经理，以效果为准写这
文章目录 前言Matplotlib 绘图库绘图流程美化绘制多图绘制不同的图像散点图柱状图 动态绘图方案一方案二 「这是我参与2022首次更文挑战的第5天，活动详情查看： 2022首次更文挑战」 本博文优先在掘金社区发布！ 前言 昨天重新开始了机器学习的学习，那么今天对机器学习的相
