算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！...欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~ 0....引子 在面试过程当中，经常会遇到一些算法相关的问题，比如：求100以内的所有质数。 今天我们由这个问题入手，探讨一下算法的用处。 1、概念 质数（prime number）又称素数，有无限个。...质数定义为在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数。 2、算法设计 假设要判断的数值为n，只需对除数进行遍历，从2到n-1即可。...该问题的计算思路，可以转换为：计算数值n下的所有约数中，除了1和自身外，是否还存在其它数值，如果没有，就是质数。当 x^2 = n 即为约数集中最中间的数值，其它约数都分布在x的两边。
Q2_final.m clear; close all; clc; %% Initialize all constants and parameters ...
高级绘图技巧 Matplotlib 还支持一些高级绘图技巧，如动画绘制、多图并排显示、自定义坐标轴样式等。此外，它还支持将图片导出为多种格式，如 PDF、SVG、JPG、PNG 等。 6....在Matplotlib中设置图表的详细属性包括但不限于以下几类： 全局图表属性：通过matplotlibrc文件或rcParams命令，可以全局自定义图表的大小、DPI、线的宽度、坐标轴样式、网格属性等...通用属性：如linestyle、 marker等，可以通过plt.setp 函数对单个实例或实例列表进行操作，设置值时将设置所有实例。...Matplotlib支持哪些高级绘图技巧，例如多图并排显示和自定义坐标轴样式？ Matplotlib支持多种高级绘图技巧，包括多图并排显示和自定义坐标轴样式。...调整坐标轴刻度的位置、方向、大小和字体等参数，以提高图表的可读性。 自定义文字作为坐标轴标签，以及个性化定制坐标轴刻度（如刻度样式和文字刻度）。
7.2 自定义坐标轴刻度 除了坐标轴的范围，有时候我们也需要更改刻度的显示，比如让刻度间隔更大或更小，或是使用特定的数字或文本作为刻度标记。...plt.title('自定义刻度的示例') plt.xlabel('X 轴') plt.ylabel('Y 轴') # 显示图表 plt.show() 解释： plt.xticks()：自定义 X...plt.yticks()：自定义 Y 轴的刻度及显示内容。 7.3 添加网格线 为了使数据更加清晰直观，特别是在查看大范围的数据时，网格线 (Grid) 是一个很有用的工具。...拓展： 除了基本的添加网格线功能，matplotlib 允许我们对网格线进行更高级的自定义。例如，我们可以单独为 X 轴或 Y 轴添加网格线，改变网格线的密度、样式、颜色等。...这些功能特别适用于精细化的图表设计，使数据更容易解读。 7.3.1 为特定轴添加网格线 我们不一定需要为所有的轴都添加网格线。有时，数据只需要在某个特定方向上进行参照。
有些开发者在自己的工作流中有简单作图的需求，但是又不希望引入依赖关系复杂的 Matplotlib，所以就有了 Chart。...柱形图 柱形图的创建，非常地简单，传入标签和具体的值等数据，即可快速实现。...'] bar(x, y) 柱形图默认的数据点标记图形，是 ▇，但是也支持自定义。...• • • • • • • • • • • RangeScaler 以 bar 图形为例，我们看到 x 轴的值相差可能会非常大...在显示图表的时候，我们知道屏幕的范围是有限的，因此必须要限制柱形的最大高度。 给定数值范围后，就需要对 x 轴的值进行预处理，将所有的数据统一到同一个范围内，这也是整个库最为重要、最为核心的部分了。
继续发问：隐藏坐标轴和图例 获得答案： 如果你想要隐藏坐标轴和图例，你可以在matplotlib的pyplot模块中设置相应的属性。...继续发问：每个矩阵方框背景为白色，填充矩阵的值，隐藏坐标轴的刻度和标记 获得答案： 要在matplotlib中设置矩阵方框背景为白色，填充矩阵的值，并隐藏坐标轴的刻度和标记，你可以使用以下代码： import...vmin和vmax参数设置了颜色映射的最小值和最大值，以确保矩阵中的所有值都在颜色映射的范围内。...请注意，由于imshow默认会将数据归一化到[0, 1]范围内，所以你可能需要根据实际情况调整文本的位置或大小，以确保它们能够清晰地显示在图像上。...= ListedColormap(gray_levels)# 创建一个坐标轴对象fig, ax = plt.subplots()# 使用自定义颜色映射显示图像# 注意，由于我们的颜色映射只有三个级别，
3、调整subplot周围的间距 默认情况下，matplotlib会在subplot外围留下一定的边距，并在subplot之间留下一定的间距。...因此，plt.xlim([0, 10])会将X轴的范围设置为0到10。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。...(1)设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签 为了说明轴的自定义，我将创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步： ? ?...幸运的是，几乎所有默认行为都能通过一组全局参数进行自定义，它们可以管理图像大小、subplot边距、配色方案、字体大小、网格类型等。操作matplotlib配置系统的方式主要有两种。...12、直方图和密度图 直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。
隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...在脚本中画图时，显示图形的时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()会启动一个事件循环（event loop），并找到所有当前可用的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...: True或'all':所有子图共享 x 轴或 y 轴。...plt.FuncFormatter 实现用一个自定义的函数设置不同刻度标签的显示。...ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。
Matplotlib的官网地址为https://matplotlib.org/，这里有权威的官网资料，同样与numpy和pandas一样，文档是英文的表达，对读者有一定的能力要求。...轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式，包括：'center'，'edge'，默认是'center' 饼图...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为...但是调色盘会有10个颜色，上图例子中有11个部分，这样造成了首位颜色一样，不好区分，所以设置自定义11个颜色的调色盘 explode：设置突出显示饼图中的指定部分，参数值需要与x的个数一致
例如：你可能想以一种颜色显示较小的值，用一种颜色显示较大的值。...]) plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 ✅这里需要注意函数axis需要传入四个值，x,y坐标的最小值，最大值 效果如下： 删除数据点的轮廓 要删除数据点的轮廓...]) plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 效果如下： 自定义颜色 要修改数据点的颜色，可向scatter()传递参数c,并将其设置要使用的颜色的名称 plt.scatter...在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色显示较小的值，并使用较深的颜色显示较大的值 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list...('squares.png',bbox_inches='tight') plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 保存效果如下： ✅注意事项： 一定要把保存图表的代码放在
show() 1.5 设置横纵坐标上的记号 ---- xticks(), yticks() 这两个函数的用处在于指明横纵轴需要显示的内容和显示内容的位置， 参数的值可以有两种情况： 当横纵坐标的值为普通的数字时...marker: 标记样式 edgecolors: 轮廓颜色，参数形式和color类似 alpha: 透明度，值在[0, 1]范围内，1表示不透明，0表示透明 linewidths: 线宽，表示标记边缘的宽度...colormap ---- 以下为自定义的colormap实例。...箱线图 ---- 箱线图是一种用作显示一组数据分散情况的统计图 箱线图有五个参数，分别为： 下边缘（Q1），表示最小值； 下四分位数（Q2），又称“第一四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第...，但大部分都不全，所以最靠谱的全面学习这些函数接口的方法应该是通过使用官方提供的help()函数，当然官方文档是英文的，会对英语有一定要求，大家可以结合者官方文档和网上的博客来学习。
# matplotlib 画图工具 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from pandas.core.series...45) # 定义x轴要显示的内容 本例为1,2,3,4,5 # ax.set_xticks([1,2,3,4,5]) # 指明x轴上1,2,3,4,5那些需要显示 # ax.set_ylabel("y"...# ax.set_xlim(0,5) # 设置y轴区间大小 # 接受一组数据,假如数据是可比较的, # 在x轴上会分区间显示, 数值大小在改区间的数的个数 区间个数 通过bins修改 # 通过range...=(2,5) 控制x轴显示的范围 只显示2到5范围内的 # ====================================================== # 盒图 # fig,ax =...容易看出一个[] 中四等分出的值 # a--> 1,1.5,2,2.5,3 b-->2 .... # ==================================== # fig,ax
密度函数 我们使用密度函数来描述随机变量 的概率分布。 PMF：概率质量函数 返回离散随机变量 等于 的值的概率。所有值的总和等于 1。PMF 只能用于离散变量。 PMF。...你知道这个硬币正面向上的概率是 0.7。因此，p = 0.7。 带有偏差硬币的二项式分布 该分布显示出成功结果数量增加的概率增加。...大约 68%的值落在一个标准差范围内。~95% 落在两个标准差范围内，~98.7% 落在三个标准差范围内。...QQ 图 我们可以使用 QQ 图来直观地检查样本与正态分布的接近程度。 计算每个数据点的 z 分数并对其进行排序，然后在 y 轴上表示它们。X 轴表示值的排名的分位数。...X 轴表示随机变量 X 可能取到的潜在值，Y 轴表示分布的概率密度函数（PDF）值。 Gamma 分布 它用于统计检验。这通常在实际分布中不会出现。
自定义图表样式Matplotlib允许用户自定义图表的各种样式属性，如颜色、线型、标记等。以下示例展示了如何自定义折线图的样式。...高级自定义：多子图和共享轴有时我们需要在同一图形中显示多个子图，或共享坐标轴。Matplotlib允许我们轻松实现这些需求。...自定义颜色映射有时，我们需要根据数据值的大小来调整颜色。Matplotlib支持自定义颜色映射（colormaps），可以帮助我们实现这一点。...自定义图表的背景和边框你可以自定义图表的背景色、边框样式等，以提高图表的视觉效果。以下示例展示了如何设置图表背景色、边框样式和坐标轴颜色。...绘制带有误差条的图表在实际的数据分析中，数据点可能会有一定的误差。Matplotlib提供了绘制误差条（error bars）的功能，用于显示数据点的不确定性。
那么期望每个列中的较高值通常表示一个国家的总体幸福得分较高是有意义的。 线图 线图可能是使用Matplotlib可以创建的最简单的图形。创建一个图表来查看一个国家的排名和幸福分数之间的关系。...创建此图表非常简单，它展示了期望看到的内容。但是此图表存在一些问题。如果不是创建它的人，或者如果在创建它之后回顾它一段时间，将不知道该图形实际显示的是什么。幸运的是，添加标题和轴标签非常简单。...直方图 直方图显示数据的特定特征的分布。更简单地说，它展示了有多少观察值具有一定的价值。就像线图和散点图一样，基本直方图很容易创建。...第一行将所有幸福分数转换为整数，这样幸福分数可以只有少数离散值。第二行获得每个分数发生的次数。此计数将用作条形图的高度。然后第三行获得与每个计数相关联的分数，这需要作为图的x轴。...该图给出了与上面创建的直方图略有不同的故事。它更容易解释，可以在这里看到有大多数观察结果的圆形幸福分数为5.因为使用int（）函数“舍入”，这意味着得分为5可以是任何值在5≤x的范围内。
广播 Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局 IPython：创建笔记本、典型工作流程 二、实验环境 matplotlib 3.5.3 numpy...图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() x和y数组分别表示曲面图的x和y轴数据范围。...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布的数据点。 我们创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点，线条或区域颜色的连续标签，带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中，颜色条是一个单独的轴域，可以为绘图中的颜色含义提供见解。...自定义颜色条 可以使用创建可视化的绘图函数的cmap参数指定颜色条： plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的颜色表都在plt.cm命名空间中；IPython 的 TAB 补全...jet颜色表是 2.0 版之前 Matplotlib 中的默认值，是定性颜色表的一个示例。它的默认状态非常不幸，因为对于表示定量数据来讲，定性映射往往是不良选择。...最好使用例如viridis（Matplotlib 2.0 的默认值）的颜色表，它专门为在整个范围内具有均匀的亮度变化而构建。...颜色限制和扩展 Matplotlib 允许定制大范围的颜色条。颜色条本身只是plt.Axes的一个实例，所以我们学到的所有轴域和刻度的格式化技巧都适用。
表9-1 pyplot.subplots的选项 调整subplot周围的间距 默认情况下，matplotlib会在subplot外围留下一定的边距，并在subplot之间留下一定的间距。...调用时带参数，则设置参数值（例如，plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10）。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。...设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签 为了说明自定义轴，我将创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步（如图9-8所示）： In [37]: fig = plt.figure() In [38]: ax =...幸运的是，几乎所有默认行为都能通过一组全局参数进行自定义，它们可以管理图像大小、subplot边距、配色方案、字体大小、网格类型等。一种Python编程方式配置系统的方法是使用rc方法。...图9-17 DataFrame的堆积柱状图 笔记：柱状图有一个非常不错的用法：利用value_counts图形化显示Series中各值的出现频率，比如s.value_counts().plot.bar
基本前提 如果你除了本文之外没有任何基础，建议用以下几个步骤学习如何使用matplotlib： 学习基本的matplotlib术语，尤其是什么是图和坐标轴 始终使用面向对象的接口，从一开始就养成使用它的习惯...入门 本文的其余部分将作为一个入门教程，介绍如何在pandas中进行基本的可视化创建，并使用matplotlib自定义最常用的项目。一旦你了解了基本过程，进一步的定制化创建就相对比较简单。...我们得益于pandas快速绘图，获得了访问matplotlib的所有权限。我们现在可以做什么呢？用一个例子来展示。另外，通过命名约定，可以非常简单地把别人的解决方案改成适合自己独特需求的方案。...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...添加自定义文本，可以用ax.text()。 在这个例子中，我们将绘制一条平均线，并显示三个新客户的标签。下面是完整的代码和注释，把它们放在一起。
广播 Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局 IPython：创建笔记本、典型工作流程 二、实验环境 matplotlib 3.5.3 numpy...图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...) plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 8....使用plt.polar(theta, r)绘制极坐标图，其中theta表示角度值，r表示对应角度的半径值。
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