1.1 为什么学习Python？现在信息更新的非常快速，又迎来了大数据的时代， 各行各业如果不与时俱进，都将面临优胜劣汰，知识是不断的更新的，只有一技之长，才能立于不败之地。那么为什么我们要学习Python呢？而不选择Java？PHP？Nodejs？1.1.1 Python语言的流行程度现在全世界大约有几百万以上的Python语言的用户，大家可以看一下以下图片：图1-1 IEEE发布2016 年度
add_subplot,subplots 和subplot一、利用matplotlib.pyplot快速画图(subplot)直接画图，一个子图一个子图的画 二、面向对象画图1.add_subplot：一次创建一个axFigure 图 Axes 坐标轴(实际
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2023-07-03 04:28:11
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1.Fuzz测试： 漏洞挖掘有三种方法：白盒代码审计、灰盒逆向工程、黑盒测试。其中黑盒的Fuzz测试是效率最高的一种，能够快速验证大量潜在的安全威胁。 Fuzz测试，也叫做“模糊测试”，是一种挖掘软件安全漏洞、检测软件健壮性的黑盒测试，它通过向软件输入非法的字段，观测被测试软件是否异常而实现。Fuzz测试的概念非常容易理解，如果我们构造非法的报文并且通过测试
# Python循环绘制子图
## 概述
在Python中，绘制子图是一种常见的操作，它可以帮助我们将多个图形组合在一起展示。本文将介绍如何使用循环来绘制子图，并给出详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是绘制子图的整体流程：
```mermaid
journey
title 绘制子图流程
section 准备数据
section 创建画布和子图
se
原创
2023-10-10 15:22:16
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# 使用 Python 的 PyPlot 绘制子图的全面指南
在处理数据可视化时，Python 的 Matplotlib 库，尤其是其子模块 PyPlot，提供了极大的便利。通过绘制子图，你可以在同一窗口中展示多个图形，以便进行更直观的比较和分析。
## 实现流程
我们可以将绘制子图的流程分为几个简单的步骤。以下是详细的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 07:18:40
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figure是绘制对象（可以理解为一个空白画布），一个figure对象可以包含多个Axes子图，一个Axes是一个绘图区域，不加设置时，Axes为1，且每次绘图其实都是在figure上绘图。接下来将学习绘制子图的几种方式：add_axes():添加区域subplot（）：均等地划分画布，只是创建一个包含子图区域的画布，（返回区域对象）subplots（）：既创建了一个包含子图区域的画布，又创建了一
隶属关系图模型 是一种生成模型，可通过社区联系产生网络。下图描述了一个两方社区隶属关系图和一个网络的示例（图1）。图1.左：两方社区关系图（圆形节点表示三个社区，正方形节点代表网络的节点），右：AGM生成的网络，社区关系图在左侧 当我们使用适合于实际网络的 合成网络时，合成网络具有与真实网络非常相似的特征（图2）。图2.边缘概率是Orkut网络中常见社区成员数量的函数 。
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2024-06-04 09:13:12
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调用plt.subplots会产生一个figure和一系列的subplots的。 用户不需要每次都设置所有属性，总有一些属性是可以使用默认值的，这个方法产生的图将会有默认布局（如矩形figure）。一、只有子图的绘制如果没有提供参数给subplots将会返回：Figure一个Axes对象例子：fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('
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2023-11-25 09:22:53
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涉及到图的对比会用到子图形式展示，先看看效果绘制代码如下accuracy_alexnet_clef = [78.05, 78.43, 78.65, 78.61, 78.69]accuracy_r
原创
2022-10-21 16:27:59
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1. 子绘图区域（上一篇博客举例3）：在一定区域绘制两个及其以上图形使用pyplot中的 subplot （有一定的局限性：只能绘制简单的子区域） 将绘制区域分割成以nrows为横轴数量，以ncols为纵轴数量的子区域（左上为子区域1，往右是子区域2…）plt.subplot(nrows,ncols,plot_number) #nrows:横轴数量；ncols:纵轴数量；plot_number:当
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2023-07-04 12:05:09
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plt绘制子图 plt.subplot(221) # equivalent but more general # 子图1 ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) # add a subplot with no frame # 子图2 ax2 = plt.subplot(222, fra ...
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2021-11-03 19:41:00
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fig,subs = plt.subplots(2,2) subs[0][0].plot(data_math_C1) subs[0][0].set_title('C_1 曲线') subs[0][1].plot(data_math_C2) subs[0][1].set_title('C_2 曲线')
原创
2021-07-21 16:26:47
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# 如何用Python绘制不规则排版的子图
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你一定遇到过绘制不规则排版的子图的需求。现在有一位刚入行的小白不知道怎么实现这个功能，你需要教会他。下面我将详细介绍这个过程。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 创建主图和
原创
2024-04-17 04:05:57
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在进行数据分析时，有时需要对于图形结构进行处理，尤其是涉及到网络或图的情况下，如何找到并绘制极大连通子图就显得尤为重要。本文将详细描述如何使用 Python 绘制极大连通子图的过程，并展示我在这一过程中的思考和实践。
### 背景描述
随着数据科学和机器学习的迅猛发展，图论在这其中扮演着越来越重要的角色。尤其在社交网络、交通网络等数据结构中，和连接性相关的分析是必不可少的。极大连通子图（Max
我们进入下一个阶段：面向对象绘图matplotlib的前身是matlab，事实上，前两章的模块调用与matlab并无差异，无非就是将matlab语法换成python语法。遵循的仍然是顺序调用，接口传参，而后得到绘图结果的过程。 而这是远远不够的，举个简单的例子，当我们得到绘图对象后，我们可能对绘图对象的横坐标尺度不够满意，比如原横坐标是每个0.1产生一个刻度，而我们需要每隔0.5产生一个尺度；有时
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2024-09-06 20:23:25
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效果如下: 代码如下import matplotlib.pyplot as plt
fig1 = plt.figure(num=4, figsize=(10, 10),dpi=80)
#使用add_subplot在窗口加子图
#三个参数分别为：行数，列数，本子图是所有子图中的第几个，最后一个参数设置错了子图可能发生重叠
ax11 = fig1.add_subplot(2,2,1)
ax12
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2023-07-07 22:32:16
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plt.plot(x,y)plt.plot(x,y,label="figure1")。from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
x = linspace(0, 2 * pi, 50)
plt.plot(sin(x))
plt.xlabel('x-label')
plt.ylabel('y-label', fontsize='large
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2023-06-08 23:33:41
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当前代码绘制的图片会出现下图中文字重叠的情况：plt.subplot(211)
plt.plot(epochs,loss,'bo',label='Training loss')
plt.plot(epochs,val_loss,'b',label='Validation loss')
plt.title('Training and Validation loss')
plt.xlabel('Epo
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2023-06-19 15:05:03
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文章目录函数的定义定义函数示例（不带参数）定义函数示例（携带参数） 函数的定义在Python中，定义函数的格式通常遵循以下基本结构：def 函数名(参数1, 参数2, ..., 参数n):
"""
这里是函数的文档字符串（docstring）
用于解释函数的作用和使用方法。
"""
# 函数体（即函数要执行的代码块）
# 使用缩进来区分函数体的代码
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2024-06-11 20:52:02
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引言前面一篇文章 Python 绘制直方图 Matplotlib Pyplot figure bar legend gca text 有介绍如何用 Python 绘制直方图，但现实应用中需要在直方图的基础上再绘制折线图。比如测试报告中，就可以用图形反映测试用例的运行情况，直方图可以反映测试用例 pass 了多少，失败了多少，如果想反映 pass rate 趋势，就可以用折线图，本文介绍如何绘制多个
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2023-08-27 00:48:57
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