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04-03 python可视化零碎知识点整理

发布时间:2022/5/14 15:53:12

在做和鲸上的50题matplotlib从入门到精通,有很多零碎的知识点整理一下

项目链接:https://www.heywhale.com/mw/project/6067e268a7fbf60018902fb5


(1)numpy.linspace()

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

在指定的间隔范围内返回均匀间隔的数字

链接:https://blog.csdn.net/benben_dog/article/details/85446452

(2)numpy.random相关函数

如何理解RandomState:这里1为随机数种子,只要随机数种子seed相同,产生的随机数系列就相同

知乎详细解答:决策树的randomstate参数,到底是干嘛用的?

numpy里random总结:https://blog.csdn.net/jieshaoxiansen/article/details/82255191

random.normal()

random.normal(loc=?,scale=?,size=shape)

1.参数loc 均值
2.参数scale 标准差
3.参数size 默认为None,输出的值在shape里
其作用结果为正态分布上的值

(3)scatter中参数c与参数cmap

plt.scatter中c参数和cmap参数的区别是什么?:http://www.sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1007596

scatter中颜色参数的设置:https://www.shangmayuan.com/a/0124cfca40c4426f95104ef2.html

(4)误差条图的设置

errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt=u'', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=Fals
e, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, hold=None, data=None, **kwargs)

参数用法:https://blog.csdn.net/xigewang_/article/details/78877322

https://www.cnblogs.com/shanger/p/11976198.html

fmt:

fmt = '[marker][line][color]'

百度半天没找到,在群里问了一下,以后记得还可以去官网找

(5)绘制直方图有关问题
参数:matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None, density=None, bottom=None, histtype='bar', align='mid', log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None)

density:
True和False分别代表是否归一化
https://blog.csdn.net/studyvcmfc/article/details/107235478

(6)**kwargs
https://www.cnblogs.com/zhangzhuozheng/p/8053045.html

(7)生成一个多元正态分布矩阵

multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None) 

mean:mean是多维分布的均值维度为1;
cov:协方差矩阵(协方差基本概念戳这里),注意:协方差矩阵必须是对称的且需为半正定矩阵;
size:指定生成的正态分布矩阵的维度(例:若size=(1, 1, 2),则输出的矩阵的shape即形状为 1X1X2XN(N为mean的长度))。
check_valid:这个参数用于决定当cov即协方差矩阵不是半正定矩阵时程序的处理方式,它一共有三个值:warn,raise以及ignore。当使用warn作为传入的参数时,如果cov不是半正定的程序会输出警告但仍旧会得到结果;当使用raise作为传入的参数时,如果cov不是半正定的程序会报错且不会计算出结果;当使用ignore时忽略这个问题即无论cov是否为半正定的都会计算出结果。3种情况的console打印结果如下:

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