首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么plt.xlim()从空白图返回(0,1)?

plt.xlim()是Matplotlib库中用于设置x轴坐标范围的函数。它的返回值是一个元组,表示当前的x轴坐标范围。

当plt.xlim()在一个空白图上调用时,返回的默认值是(0, 1)。这是因为Matplotlib默认情况下会自动调整坐标轴的范围,以适应数据的显示。在没有数据的情况下,Matplotlib会将x轴范围设置为(0, 1),y轴范围也会类似地设置为(0, 1)。

这种默认行为可以确保在绘制数据之前,图形的坐标轴范围已经被设置好,以便适应数据的显示。如果需要自定义坐标轴范围,可以通过传递参数给plt.xlim()来实现。例如,plt.xlim(0, 10)将设置x轴的范围为0到10。

在云计算领域中,Matplotlib通常用于数据可视化和绘图。它可以在云原生应用程序中使用,以展示数据分析、机器学习、人工智能等方面的结果。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等一系列产品,可以支持云计算应用的部署和运行。具体产品信息可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

我的Python分析成长之路10

1.图片(画布)与子  plt.figure :创建一张空白的图片,可以指定图片的大小、像素。     ...如果使用plt.subplots(),它创建了一张图片,然后返回包含了已生成子对象的Numpy数组     plt.subplots选型:           nrow:子的行数           ...、大小等参数     plt.xlabel  为当前图形添加x轴名称,可以指定位置、颜色、大小等参数     plt.ylabel:为当前图形添加y轴名称,可以指定位置、颜色、字体大小等参数     plt.xlim...([0,1]) #设置x范围 13 plt.ylim([0,1]) #设置y范围 14 plt.title("x**2和x**4函数") #添加标题 15 plt.legend(["Y1","...2.如果某一个点或者某几个点偏离大多数点,则这些点就是离群值,从而分析这些离群值是否在建模分析中产生很大的关系。散点图通过散点的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数量关系。

1K20

Python进阶之Matplotlib入门(六)

我们散点图开始。其实散点图就是将二维坐标点按照坐标画在一个平面上面,比如下图的效果: ?...(0,1,n)Y = np.random.normal(0,1,n)T = np.arctan2(Y,X) # for color value plt.scatter(X, Y, s=75, c=T,...alpha=0.5) plt.xlim(-1.5, 1.5)plt.xticks(()) # ignore xticksplt.ylim(-1.5, 1.5)plt.yticks(()) # ignore...熟悉正态分布的同学肯定会问上面的图为什么看上去非常均匀,其实这和我们用plt.xlim函数以及plt.ylim函数规定坐标轴范围相关。还有根据点所处的角度不同来改变颜色,所以导致了非常炫酷的效果。...柱状 柱状也叫条形,是非常直观表达数据的常用之一,因此我们需要重点关注这个的画法。 我们先把展示出来: ?

87010
  • matplotlib绘图技巧详解(三)

    plt.subplots_adjust方法可以用来调整子与子之间的距离。...4)plt的subplots方法的使用说明   通过plt的subplots方法创建子绘图区域,该方法返回一个元组。如果是一个子绘图对象,那么返回的是一个axes坐标系对象。...2、figure(画布)大小设置 1)为什么要设置figure(画布)大小?   figure(画布)的大小,对于我们进行图形绘制很重要。   如果画布太小,当子绘图区域较多,可能会有些拥挤。...3)x轴和y轴刻度范围的设置:plt.xlim()、plt.ylim() plt.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8],"r.-") plt.xlim([1,7]) plt.ylim(4,9...4、坐标轴标题、标签与图标题设置 1)坐标轴标题、标签与图标题设置的相关说明 关于本章知识的讲解,我们两方面进行说明。

    2K20

    matplotlib安装及使用

    ,n)#每一个点的X值 Y=np.random.normal(0,1,n)#每一个点的Y值 T=np.arctan2(Y,X)#arctan2返回给定的X和Y值的反正切值 #scatter画散点图 size...plt.show() 5.3、等高线图 n=256 x=np.linspace(-3,3,n) y=np.linspace(-3,3,n) X,Y=np.meshgrid(x,y)#meshgrid坐标向量返回坐标矩阵...[0,1],[0,4]) plt.show() 不均匀图中 plt.figure() plt.subplot(2,1,1)#将整个窗口分割成2行1列,当前位置表示第一个 plt.plot([0,1]...#将图像分割成3行3列,第1行0列开始做,列的跨度为2 ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2) #将图像分割成3行3列,第1行2列开始做...,行的跨度为2 ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2) #将图像分割成3行3列,第2行0列开始做,行与列的跨度默认为1 ax4 = plt.subplot2grid

    43920

    直方图均衡 Histogram Equalization

    在横轴上表示亮度值黑色到白色;在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级,范围一般 0 到 255,0 表示黑色,255 表示白色。 ? 上面图片显示的是对比度差的两个例子。...L 是图像中灰度级别的总数(通常为256),n 是图像中的像素总数,px(i) 实际上是像素值 i 的图像直方图,归一化为 [0,1]。 直方图均衡化的处理依赖于累积概率函数(cdf)的使用。...下面使用模拟图像的 cdf 来证明为什么可以使用 cdf 来当转换函数。 首先,记住我们的目标是希望像素值的分布左图变为右的均匀分布。...cdf.max() plt.plot(cdf_normalized, color='b') plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color = 'r') plt.xlim...cdf.max() plt.plot(cdf_normalized, color='b') plt.hist(img2.flatten(), 256, [0, 256], color = 'r') plt.xlim

    2.5K30

    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    fig.add_subplot返回的对象是AxesSubplot对象,使用这些对象你可以直接在其他空白的子图上调用对象的实例方法进行绘图(参考4): In [21]: _ = ax1.hist(np.random.randn...使用子网络创建图片是非常常见的任务,所以matplotlib包含了一个便捷方法plt.subplots,它创建一个新的图片,然后返回要给包含了已生成子对象的NumPy数组: In [24]: fig...我们可以在两种方式中使用: 在没有函数参数的情况下调用,返回当前的参数值(例如plt.xlim()返回当前的x轴绘图范围 )。...作为一个例子,让我们绘制标普500指数2007年来的收盘价(雅虎财经获得数据),并在图表中标注2008到2009年金融危机中的重要日期。...▲12 三种个不同patch图形的可视化 当你看到很多常见绘图类型的实现时,你会发现他们都是patches中组装而来。

    4.8K21

    聚类

    格式如下: scipy.spatial.distance.cdist(XA,XB,metric='euclidean',V=None,VI=None,w=None) 返回值为XA向量到XB中各向量之间的距离...import pandas as pd #使用样本生成器生成数据集 #使用make_blobs生成centers个类的数据集X,X形状为(n_samples,n_features) #指定每个类的中心位置,y返回类标签...index_y1,0], X[index_y1,1],c='k',marker='*') plt.legend(['类0','类1']) plt.title('两个类的原始数据') #定义函数,计算K值1...import pandas as pd #使用样本生成器生成数据集 #使用make_blobs生成centers个类的数据集X,X形状为(n_samples,n_features) #指定每个类的中心位置,y返回类标签...k',marker='.') plt.scatter(range(y.size), X_yl1[:,3]+.2, c='k',marker='x')#适当错开,便于观察 plt.grid(True) plt.xlim

    99120

    关于python 的legend图例,参数使用说明

    画出的散点图中图例是两个点(因为plot默认画的是线,需要两个端点来表示线,所以是两个点),matplotlib.pyplot.scatter(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个点(这个我理解不了为什么...np.arange(1,9) y = x plt.figure(figsize=(5,4.5)) #设置画图窗口大小 plt.plot(x,y,"ro") #画图 plt.title("这是plot画出的"...,fontsize='15') #添加标题 plt.xlim((0,10)) #设置x轴最大最小值 plt.ylim((0,10)) #设置y轴最大最小值 plt.xlabel('x') #添加x...,fontsize='15') #添加标题 plt.xlim((0,10)) #设置x轴最大最小值 plt.ylim((0,10)) #设置y轴最大最小值 plt.xlabel('x') #添加x...看,上边的图例都不是一个点,这跟matlab很不同,找了半天博客啥的也没找到解决办法(有的是一个点,但是程序一运行就是两个或者三个点的,不知道为什么),还是帮助文档靠谱,直接找到了解决办法,先把网址甩出来

    2.4K20

    8个深度学习中常用的激活函数

    为什么选择激活函数是非常重要的。 当在隐藏层和输出层中实现时,激活函数的选择非常关键。模型的准确性和损失很大程度上依赖于激活函数。此外,必须根据您对模型的期望来选择它们。...Leaky ReLU ReLU的问题:当给ReLU一个负值时,它立即变成零,这降低了模型合适地拟合或数据训练的能力。...这意味着ReLU激活函数的任何负输入都会在图中立即将该值转换为零,这反过来又会通过不适当地映射负值而影响结果。 为了克服这个问题,Leaky ReLU被引入。...下面几个函数都是RELU的变体基本上都是与Leaky 类似优化了激活函数负值时的返回 ELU activation_elu = layers.Activation(‘elu’)x = tf.linspace...如果你不确定使用哪个激活函数,你肯定可以尝试不同的组合,并寻找最适合的,但是可以RELU开始 输出层激活功能: 输出层激活函数必须根据你要解决的问题类型来选择。

    64121
    领券