要在 matplotlib 中绘制 k-NN 决策边界图，我们可以按照以下步骤操作。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个变量 n_neighbors 用于表示邻居的数量。加载并返回鸢尾花数据集（分类）。创建 x 和 y 数据点。创建深色和浅色的列表。实现 k-最近邻投票的分类器。创建 xmin、xmax、ymin 和 ymax 数据点。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。创建一个 contourf 图。使用 X 数据集创建一个散点图。设置 x 和 y 轴标签、标题和轴的比例。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import numpy as np import ... 阅读更多

要在 matplotlib 中制作马赛克图，我们可以按照以下步骤操作。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。安装 statsmodel 包（pip install statsmodels）。需要创建马赛克图。statsmodels 是一个 Python 包，它为 scipy 提供了统计计算的补充，包括描述性统计以及统计模型的估计和推断。为马赛克图创建一个字典。从列联表创建一个马赛克图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 马赛克图的字典 ... 阅读更多

要在使用 Seaborn 在同一张图上绘制两个小提琴图系列，我们可以按照以下步骤操作。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从在线存储库加载示例数据集（需要互联网）。使用 violinplot() 方法创建小提琴图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例# 导入 Seaborn 和 Matplotlib import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 加载示例数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 使用 Seaborn 创建小提琴图 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中自动调整文本大小，我们可以进行紧凑布局并旋转刻度。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。绘制 10 的范围内的点。创建一个标签列表。在 X 轴上放置刻度和标签，旋转 30 度。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.plot(range(10)) labels = [7 * repr(i) for i in range(10)] plt.xticks(range(10), labels, rotation=30) plt.show() 输出它将产生以下输出：

要在 matplotlib 中更改 imshow 的比例而不拉伸图像，我们可以按照以下步骤操作。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建 4×4 维度的随机数据点。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。使用 imshow 的 extent 参数将图像缓冲区像素坐标映射到数据空间坐标系。接下来，通过提供一个值（例如“aspect=4”）手动设置图像的纵横比，或者通过使用 aspect='auto' 让它自动缩放。这将防止图像拉伸。默认情况下，imshow 设置 ... 阅读更多

在剖面直方图中，每个箱体包含其条目的平均值。要在 Python 中绘制剖面直方图，我们可以使用 Seaborn 的 regplot 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 seaborn.regplot 绘制数据和线性回归模型拟合。使用参数 x_bins 将 x 变量分成离散的箱体。使用 fit_reg=True 绘制 x 和 y 变量之间的回归模型。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用 ax.get_ylim() 方法，我们可以按照以下步骤操作。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将一个“ax”添加到图形中作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建随机数据点。使用 plot() 方法绘制 y 数据点。使用 ax.get_ylim() 方法打印它。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() # 将一个轴添加到图形中 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ... 阅读更多

AngularJS 中的 isUndefined() 方法基本上检查引用是否已定义。如果函数内部传递的引用未定义，则此方法将返回 True，否则将返回 False。语法angular.isUndefined(value)示例 - 检查引用是否未定义创建 Angular 项目目录中的文件“isUndefined.html.3”，并复制粘贴以下代码段。           angular.isUndefined()                                    欢迎来到 Tutorials Point             AngularJS | ... 阅读更多

AngularJS 中的 forEach() 函数使用 Iterator 对象迭代项目或对象或数组的集合。迭代器函数使用迭代器对象 (value, key, obj) 调用，其中 value 表示对象属性或数组元素，key 指定对象属性键或数组元素索引，而 obj 表示整个对象。请注意，forEach() 函数不会迭代继承的属性。语法angular.forEach(obj, iterator, [context])示例 - 使用 forEach() 迭代值在 Angular 项目目录中创建文件“forEach.html”，并复制粘贴以下代码段。           angular.forEach()     ... 阅读更多

假设我们有一个有向图，其中有 n 个彩色节点和 m 个不同的边。节点编号从 0 到 n-1。我们有一个字符串 col，其中包含小写字母，其中 col[i] 表示此图中第 i 个节点的颜色（从 0 开始索引）。我们还有一个边列表，其中 edges[j] = (u, v) 表示 u 和 v 之间有一条边。图中的有效路径是节点 xi 的序列，对于所有从 1 到 k 的 i，使得 xi 和 xi+1 之间有一条有向边。路径的颜色是 ... 阅读更多