matplotlib . pyplot . xcd()用 Python
表示
哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/matplot lib-pyplot-xcd-in-python/
数据科学的主要过程之一是数据可视化。数据可视化是指以图形和图片的形式呈现数据集。我们可以通过观察这些图表来识别即将到来的趋势。
Python 在其中为我们提供了一个惊人的数据可视化库，这就是约翰·亨特(1968-2012)开发的 Matplotlib 。Matplotlib 是建立在 numpy 和 sideby 框架上的，这就是它快速高效的原因。它是开源的，拥有巨大的社区支持。它能够很好地与许多操作系统和图形后端一起工作。
matplotlib.pyplot.xcorr（）
matplotlib 生成的剧情一般都很完美，也很单调。观察这些图表没什么意思。Matplotlib 提供了一个库，可以使这些图形有点意思，并以漫画风格绘制图形。这些图表很有趣，每个人都想通过这些图表来学习。
例如:
参数: xkcd()中的三个参数都是可选的。
| 参数 | 数据类型 | 描述 | | --- | --- | --- | | 规模 | 漂浮物 | 垂直于源线的摆动幅度。 | | 长度 | 漂浮物 | 沿线摆动的长度。 | | 随机性 | 漂浮物 | 长度缩小或扩大的比例因子。 |例 1:
让我们生成 xkcd()样式的正弦波
Python 3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
time = np.arange(0, 10, 0.1);
amplitude = np.sin(time)
with plt.xkcd():
plt.plot(time, amplitude)
plt.title('Sine wave')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude = sin(time)')
plt.axhline(y = 0, color ='k')
plt.show()
输出:
例 2:
Python 3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
with plt.xkcd():
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 4, 9, 2])
plt.title('matplotlib.pyplot.xkcd()')
plt.axhline(y = 0, color ='k')
plt.show()
输出:
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
