var f = document.createElement("form");
创新互联是专业的和田县网站建设公司,和田县接单;提供做网站、网站制作,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行和田县网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!
document.body.appendChild(f);
var i = document.createElement("input");
i.type = "hidden";
f.appendChild(i);
i.value = "5";
i.name = "price";
f.action = "aa.asp";
f.submit();
raw_input获取的输入是字符串,不能直接用np.array,需要用split进行切分,然后强制转化成数值类型,才能用plot函数
我把你的代码稍微修改了一下,可能不太漂亮,不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分,如果是用逗号分隔,则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型,如果是小数,将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库
1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x,y轴名称
1.2.5 添加x,y轴范围
1.2.6 添加x,y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。
合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1:使用rcParams设置
2.2.3 方法2:plot内设置
2.2.4 方法3:plot内简化设置
方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。
不写出y=f(x)这样的表达式,由隐函数的等式直接绘制图像,以x²+y²+xy=1的图像为例,使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下(注意python里的乘幂符号是**而不是^,还有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),这几点和matlab的区别很大)
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
简单说下图形选择啦,通常我们最常用的图形是折线图、扇形图、条形图,它们的功能简单概括为:
折线图:表示变化情况;
扇形图:表示各类别的分布占比情况;
条形图:表示具体数值;
接下来要说的直方图是以条形图的形式展现的,在统计学中, 直方图 (英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示。
以下展示了python画直方图的几种方式,这里涉及到了3个包:matplotlib、pandas、seanborn。
1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函数(本文主要讲解该方法画直方图)
2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函数
3、使用 pandas.DataFrame.hist 函数
4、使用 seaborn.distplot 函数
以下为 matplotlib.pyplot.hist 函数介绍:
参数:
返回值:
模拟真实场景:我们通过分析打分,给1000个客户进行了排名,排名越靠前,说明客户越优异,为了找到特定的200个客户的排名处于这1000个客户中的位置,使用了直方图对比的方式。以下使用的数据是为模拟场景,随机出来的结果排名比较靠后,所以这些客户质量并不高:
hist:
matplotlib中文乱码:
可以的。 python利用matplotlib这个库,先定义一个空图层,然后声明x,y,z的值,x,y,z赋相应的列的值,最后建立标签,标题即可。最后,excel安装运行python的插件,运行python。
售后响应及时
7×24小时客服热线数据备份
更安全、更高效、更稳定价格公道精准
项目经理精准报价不弄虚作假合作无风险
重合同讲信誉,无效全额退款