棉棒图主要用来显示一个包含正负的数据集,如在地震勘探中表示地层间反射系数
语法:stem([x, ] y, linefmt=None, markerfmt=None, basefmt=None)
返回:
容器:StemContainer
可以将容器视为元组(标记线、主干线、基线)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make data
np.random.seed(3)
x = 0.5 + np.arange(8)
y = np.random.uniform(2, 7, len(x))
# plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.stem(x, y)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8),
ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()
运行的效果图如下,为什么叫茎叶呢,看这些线科的样式其实就是类似一个个植物 的生长曲线。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import的意思是从其他的功能模块中引用自己需要的功能模块 as的目的是给这个模块取一个别名。
np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数。
每次生成不同的随机数 np.random.rando()函数
L1 = np.random.randn(3, 3) 生成一个3行3列的二维数组
生成相同的随机数据,只需要把上面的代码改造一下,
每次先调用seed然后再调用 random函数就生成相同的随机数据
import numpy as np
np.random.seed(1)
L1 = np.random.randn(3, 3)
np.random.seed(1)
L2 = np.random.randn(3, 3)
print(L1)
print(L2)
函数: numpy.random.uniform(low,high,size)
从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high.
x = 0.5 + np.arange(8)
y = np.random.uniform(2, 7, len(x))
实际上y值的个数与x个数相同 len(x) xx 这个数组的数组
ax.stem(x, y)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8),
ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
传入x,y这两个数组就生成了相应 的效果,y的本质 是图的hieght
页面更新:2024-03-30
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