蝴蝶曲线是由Temple H·Fay发现的可用极坐标函数表示的蝴蝶曲线。 由于此曲线优美，因此就想把它作为博客favicon.ico，这里我使用pytho matplotlib.pyplot包来绘制需要的蝴蝶曲线图。 先看下漂亮的蝴蝶曲线吧。1.首先我们需要确定蝴蝶曲线的函数表达2.选择python里面的matplotlib.pyplot作为画图工具1.首先导入python包import nump
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2023-07-08 16:17:05
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目的初步使用SigmaPlot科学绘图工具；进行ROC曲线绘制并分析检验变量AUC组间差异性是否显著软件下载及安装就是通常的安装好不运行，替换Crack文件夹就行；SigmaPlot版本：14.0；绘制ROC曲线并分析数据录入直接复制 excel 或者 SPSS 的数据到里面即可； 第一列放你的状态变量，就是诊断结果，阳性还是阴性，阳性为1，阴性为0，这一列只能是0，1哈；后面几列就是你要检验的变
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2023-10-30 22:22:52
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在Python中，绘制曲线图通常使用matplotlib库，这是一个广泛使用的绘图库，能够生成高质量的图表。以下是一个简单的示例，展示了如何使用matplotlib绘制一条曲线图：首先，确保你已经安装了matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：bash复制代码
pip install matplotlib然后，你可以使用以下代码绘制一条简单的曲线图：python复制代码
这里讲的是如何用python做出描点图，python作图与matlib作图相似，可用做实验数据分析时的作图，精确度也可以。注：以下是python3.6在第三方库matplotlib下作的图以下就是具体代码，希望能帮到你。import pylab as pl
import numpy as np
x=np.linspace(-2,2,10)
y1=np.power(2,x)
y2=np.exp(x)
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2023-06-29 20:48:26
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衡量电能质量的指标有频率、电压和波形质量；其分别用频率偏移、电压偏移和波形畸变率表征。衡量运行经济型指标为：比耗量和线损率。传统电力系统一般有三种负荷，第一种特点是变化幅度小、周期短、具有很大偶然性P1；第二种特点是变动幅度大、周期长P2；第三种是由于生产、生活等引起的负荷变动P3，如图1所示图1 根据三种不同的负荷有三种频率调整方法。其中第三种调整是责成发电厂按事先给定的负荷曲线进行发
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2024-09-03 14:27:07
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//通过二维数组绘制曲线
<script src="js/jquery-1.11.0.min.js" type="text/javascript"></script>
<script src="js/drawcharts.js" type="text/javascript"></script>
<script src="js/highchart
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2023-06-29 23:40:57
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# Python 画动态曲线图
在数据可视化领域，动态曲线图是一种非常常见且有吸引力的展示方式。Python中的Matplotlib库提供了丰富的功能，可以帮助我们实现动态曲线图的绘制。本文将介绍如何使用Matplotlib库来画动态曲线图，并通过实例演示其效果。
## Matplotlib简介
Matplotlib是一个Python绘图库，可用于生成具有高质量的静态图表、动态图表、3D图表
原创
2024-04-23 06:49:08
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# Python画多曲线图教程
## 简介
在数据分析和可视化中，绘制多曲线图是一种常见的方式。Python提供了多个库来实现这个功能，其中最常用的是Matplotlib。本教程将教会你如何使用Python和Matplotlib库来画多曲线图。
## 整体流程
下面是实现这个任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的库 |
| 步骤 2
原创
2023-10-14 05:18:21
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ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图（请至公号查看），有你需要的一切（建议保存）R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。 文章目录方法1方法2方法3 方法1使用p
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2023-10-05 23:31:46
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# Java 画曲线图教程
## 1. 整体流程
下表展示了实现“java 画曲线图”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备开发环境 |
| 2 | 导入所需库 |
| 3 | 创建数据集 |
| 4 | 创建图表 |
| 5 | 添加数据 |
| 6 | 设置图表样式 |
| 7 | 显示图表 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做的事情以及用到的代
原创
2023-12-03 13:10:25
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受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）的基本知识ROC曲线可以用来评估分类器的输出质量。ROC曲线Y轴为真阳性率，X轴为假阳性率。这意味着曲线的左上角是“理想”点——假阳性率为0，真阳性率为1。上述的理想情况实际中很难存在，但它确实表示面积下曲线(AUC)越大通常分类效率越好。ROC曲线的“陡度”也很重要，坡度越大，则越有降低假阳性率，升高真阳
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2023-09-09 06:49:53
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Android 曲线图Paste_Image.png这里我引用了上回介绍的 折线图首先我们看看onDrwa 里面做了什么 从图里面我们可看到 绘制的框线方法，绘制data线方法 绘制线上的圆从最上面的图效果来看我们不需要圆 也不需要折线，但是框线要保留 因此我们需要 把这个几个方法 改成public ，到时候继承之后重写他 不调用父方法即可Paste_Image.pngPaste_Image.pn
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2023-11-22 22:52:41
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python plot画简单的曲线图ubuntu jupyter notebook 画简单的曲线图，但显示中文时有问题，以下画曲线图指令和中文显示解决方法： 1.简单代码import matplotlib.pplot as plt
from pylab import *
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
pic1 = pl
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2023-06-20 12:52:47
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python绘制界面，起初想的很简单，但是在编写的过程却遇到了很多麻烦。就让我从头说起吧~准备工作：选择了python2.7.5版本，Tkinter绘制界面模块遇到问题：运行python Tkinter (python2版本tkinter模块首字母需要大写) 时，出现报错：没有Tkinter模块,上网查询，知道在windows里自带Tkinter版本，但是在linux（centos7）里面没有Tk
这几天写了几个简单的turtle绘图，哈哈，兴趣所致，所以来分享一下我的三个代码我用的是VSCODE，个人觉得挺好用的，就是turtle的报错还没找到解决方案，不过问题不大 第一个，最简单的正方形螺旋曲线图 我将它称为 ：转圈圈1.0import turtle
n = 500
turtle.penup()
turtle.goto(-450,150)
turtle.pendown()
turtle
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2023-08-15 14:53:54
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步骤：1. 获取x坐标和y坐标（可能有多个y坐标）的数据，注意数据的长度必须相同。2. x坐标和每一组y坐标组合，将曲线画在画布上。先看效果： Caption
上代码：#coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
def txt_reader(txt_file):
iters, loss_ins, loss_cates, l
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2023-06-21 09:42:56
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在工控监测领域，经常需要动态绘制曲线，观察曲线的变化趋势，绘制波形图，绘制频谱等。在前面4讲中介绍了MFC经常用的TeeChart控件和Hight-Speed Chart Ctrl，这两个都是MFC绘图控件的经典（另外，在Qt中还有QwtPlot和QCustomPlot两大神器）。许多人问如何绘制动态变化的曲线，为此专门写下这篇文章。C++ GUI 绘图控件目录MFC（VC）VS2010
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2024-06-06 19:34:44
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# Python画多个AUC曲线图
在机器学习领域，AUC（Area Under the Curve）常用来评估分类模型的性能。通常情况下，我们会绘制ROC曲线来展示模型的性能，而AUC则是ROC曲线下的面积，用来衡量模型的分类精度。
本文将介绍如何使用Python绘制多个AUC曲线图，以比较不同模型的性能差异。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开
原创
2024-07-14 04:46:07
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Matplotlib绘制条形图利用Jupter Notebook 绘制柱形图，主要介绍如何使用matplotlib库中的各种方法绘制柱形图，以及对图形的修饰。案例以电影的票房数为载体案例一：电影票房数# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体，雅黑
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 创建图
# Python中ROC曲线图局部放大的项目方案
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估分类模型性能的重要工具。在机器学习和深度学习领域，ROC曲线常用于可视化模型在不同阈值下的表现。而在一些情况下，用户可能需要局部放大ROC曲线的某些区域以更好地分析分类效果。本文将提出一个项目方案，旨在实现Python中ROC曲线的局部放大效果，并提
原创
2024-09-22 07:00:33
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