1.numpy.linspace使用详解
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
返回num均匀分布的样本,在[start, stop]。
这个区间的端点可以任意的被排除在外。
Examples
>>>
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
array([ 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
2、python中星号(*),即(*train_x.shape)的用法
3、Numpy学习—np.random.randn()、np.random.rand()和np.random.randint()
4、Matplotlib——数据可视化plt.plot
matplotlib中plt.legend使用方法
plt.plot(x,y,ls,lw,c,marker,markersize,markeredgecolor,markerfacecolor,label)
设置画线的标准和形式
参数说明:
**x:**横坐标;**y:**纵坐标;
**ls或linestyle:**线的形式(‘-’,‘–’,‘:’和‘-.’);
**lw(或linewidth):**线的宽度;
**c:**线的颜色;
**marker:**线上点的形状;
**markersize或者ms:**标记的尺寸,浮点型;
**markerfacecolor:**点的填充色;
**markeredgecolor:标记的边沿颜色
label:**文本标签
#提示:下面的ro是plot函数中的format_string参数,r-红色,o-实心圈标记
plt.plot(train_X,train_Y,'ro',label = 'Original data')#显示模拟的数据点
5、Python 多个图同时在不同窗口显示
如下代码所示,首先要为每个图建立一个figure,这样每个图会单独显示在一个窗口中;然后等所有图代码都写好后在最后面加上plt.show(),这样每张图就可以在不同窗口中同时显示了。
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# 绘制图1
plt.figure()
plt.plot(y, 'b-', linewidth=2)
plt.legend()
plt.grid(True)
# 绘制图2
plt.figure()
plt.plot(z, 'b-', linewidth=2)
plt.legend()
plt.grid(True)
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原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/84950697
6、python一行写不下
a = 'te' \
'st'
a=('te'
'st')
7、from…import * 语句与 import 区别
- import 模块:导入一个模块;注:相当于导入的是一个文件夹,是个相对路径。
- from…import:导入了一个模块中的一个函数;注:相当于导入的是一个文件夹中的文件,是个绝对路径。
from…import *语句与import区别在于:
import 导入模块,每次使用模块中的函数都要是定是哪个模块。
from…import * 导入模块,每次使用模块中的函数,直接使用函数就可以了;注因为已经知道该函数是那个模块中的了。