首先，我们可以初始化一个数组矩阵并将其传递给imshow方法，这有助于获取给定矩阵的图像。步骤：创建二维数组，即img。使用imshow()方法，将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。使用plt.show()方法显示图形。示例：import matplotlib.pyplot as plt img = [[1, 2, 4, 5, 6, 7],       [11, 12, 14, 15, 16, 17],       [101, 12, 41, 51, 61, 71],       [111, 121, 141, 151, 161, 171]] plt.imshow(img, extent=[0, 5, 0, 5]) plt.show()输出

使用plt.subplots(1, 1)方法，我们可以创建fig和axis。我们可以使用fig.colorbar在图形的中点创建颜色条。步骤：使用mgrid()方法，`nd_grid`实例返回一个开放的多维“网格”。创建Z1、Z2和Z数据。使用subplots方法创建fig和ax变量，其中默认的nrows和ncols为1，使用subplots()方法。使用colorbar()方法为ScalarMappable实例*mappable*创建一个颜色条。使用plt.show()，我们可以显示图形。示例：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors N = 100 X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)] Z1 = np.exp(-(X)**2 - ... 阅读更多

ROC - 接收者操作特征(ROC)曲线。使用metrics.plot_roc_curve(clf, X_test, y_test)方法，我们可以绘制ROC曲线。步骤：生成一个随机的n类分类问题。这最初创建了关于``n_informative``维超立方体顶点的正态分布(std=1)的点簇，其边长为``2*class_sep``，并将相同数量的簇分配给每个类。它引入了这些特征之间的相互依赖性，并向数据添加各种类型的进一步噪声。使用make_classification()方法。使用train_test_split()方法将数组或矩阵分割成随机列车。使用fit()方法根据给定的训练数据拟合SVM模型。使用plot_roc_curve()方法绘制接收者操作特征(ROC)曲线。要... 阅读更多

%matplotlib将返回后端值。%matplotlib auto将在Ipython shell上返回后端的名称。示例：In [1]: %matplotlib auto输出使用matplotlib后端：GTK3Agg

在这个程序中，我们必须打印一年的第一天。我们必须将一年作为用户输入。算法步骤1：导入datetime库。步骤2：从用户处获取年份作为输入。步骤3：通过将月份、日期和年份作为参数传递给datetime.datetime()函数来获取一年的第一天步骤4：使用strftime()函数显示第一天。示例代码实时演示import datetime year = int(input("输入年份： ")) firstday = datetime.datetime(year, 1,1) print(" ", year, "年的第一天 = ", firstday.strftime("%A"))输出 2021 年的第一天 = 星期五

我们需要编写一个Python程序，该程序将从给定字符串中删除特定子字符串算法步骤1：定义一个字符串。步骤2：使用replace函数从给定字符串中删除子字符串。示例代码实时演示original_string = "C++ is a object oriented programming language"modified_string = original_string.replace("object oriented", "")print(modified_string)输出C++ is a programming language解释内置的Python replace()函数采用以下参数：Oldstring：要删除的字符串Newstring：要替换oldstring的新字符串Count：可选。要将oldstring替换为newstring的次数阅读更多

在这个程序中，我们将使用numpy库打印今天、昨天和明天的日期。算法步骤1：导入numpy库。步骤2：使用datetime64()函数查找今天的日期。步骤3：从datetime64()函数的输出中减去timedelta64()函数的输出，以查找昨天的日期。步骤4：从datetime64()函数的输出中添加timedelta64()函数的输出，以查找明天的日期。示例代码import numpy as np todays_date = np.datetime64('today', 'D') print("今天的日期： ", todays_date) yesterdays_date = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D') print("昨天的日期： ", yesterdays_date) tomorrows_date = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D') print("明天的日期： ... 阅读更多

使用Pandas，我们可以创建一个数据框并创建一个图形和轴。之后，我们可以使用scatter方法绘制点。步骤：创建学生列表、他们获得的分数列表以及每个分数的颜色编码。使用Pandas的DataFrame制作数据框，使用步骤1数据。使用subplots方法创建fig和ax变量，其中默认的nrows和ncols为1。使用plt.xlabel()方法设置X轴标签。使用plt.ylabel()方法设置Y轴标签。具有不同标记大小和/或颜色的*y*相对于*x*的散点图。要显示图形，请使用plt.show()方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt import pandas as ... 阅读更多

我们可以首先使用plt.ion()方法激活图形。然后，我们可以使用不同的值集更新绘图。步骤：使用subplots方法创建fig和ax变量，其中默认的nrows和ncols为1。使用plot()方法绘制一条线。设置线的颜色，即橙色。使用plt.ion()方法激活交互。要使绘图具有交互性，请更改线坐标。示例：In [1]: %matplotlib auto 使用matplotlib后端：GTK3Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt # 图表将弹出。让我们更新图表。 In [3]: fig, ax = plt.subplots() # 绘制一条线 In [4]: ax.plot(range(5)) In ... 阅读更多

我们可以使用matplotlib.rcParams['backend']来覆盖后端值。步骤：使用get_backend()方法，返回当前后端的名称，即默认名称。现在覆盖后端名称。使用get_backend()方法，返回当前后端的名称，即更新后的名称。示例：import matplotlib print("之前，matplotlib使用的后端是： ", matplotlib.get_backend()) matplotlib.rcParams['backend'] = 'TkAgg' print("之后，matplotlib使用的后端是： ", matplotlib.get_backend())输出之前，matplotlib使用的后端是： GTK3Agg 之后，matplotlib使用的后端是： TkAgg