机器学习实战（二）——k-近邻算法由于是之前学习的，因此本博客只是进行一下记录部分思路和代码而已。有问题请私信。一、k-近邻算法概述kNN算法的工作原理为：存在一个训练样本集，且每个数据都是带有标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签一般来说是选择样本数据集中前k个最相似的数据，因此成为k近邻例如下图：可以将打斗
python-matplotlib绘图 -应用subplots_adjust()方法调整图表、画布间距 文章目录1.问题情境2. plt.subplots_adjust()概述3. 案例展示3.1 单图情形3.2 多子图情形 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•
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2023-09-18 00:09:11
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# 使用 Python 绘制子图
在数据可视化中，子图是一种非常实用的工具，它可以让我们在同一幅图中展示多个图形，以便于比较和分析不同的数据。本文将介绍如何使用 Python 的 Matplotlib 库创建子图，并提供相关的代码示例。
## 什么是子图？
子图是一种在同一画布上展示多个图形的方式。例如，假设你想要同时展示多个变量与时间的变化关系，使用子图可以让你轻松实现这一目标。Pytho
原创
2024-10-05 06:20:31
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这是一篇记录《利用python进行数据分析》第九章——数据可视化的学习笔记概要： 最简单的线性图： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arrange(10)
plt.plot(data) 生成子图 # 通过plt.figure的add_subplot方法可以创建一个
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2023-08-10 18:44:52
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数据结构与算法python语言实现(一) 算法分析数据结构与算法python语言实现(二) 线性结构数据结构与算法python语言实现(三) 递归数据结构与算法python语言实现(四) 查找和排序数据结构与算法python语言实现(五) 树数据结构与算法python语言实现(六) 图 图 Graph图的术语： 1.顶点 Nod
# 如何调整 Python 子图间距
在数据可视化中，使用子图（Subplots）可以有效地展示多个图形和数据。然而，有时子图之间的间距可能会过大，影响整体的美观和信息的传达。本文将详细介绍如何调整 Python 中子图的间距，尤其是使用 Matplotlib 库来实现这一目标。
## 整体流程概述
在开始之前，我们将整个过程分为几个步骤。以下是整个流程的表格概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 05:54:46
146阅读
# Python 设置子图间距指南
在我们进行数据可视化时，常常需要将多个图形绘制在同一张图表中。Python 的 matplotlib 库为我们提供了这个强大的功能。本文将介绍如何设置子图之间的间距，帮助你更好地展示数据。接下来，我们将通过一个简单的流程，逐步实现这个目标。
## 流程概述
以下是实现“Python 设置子图间距”的具体步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录一. 改变 x 轴显示内容 xticks 方法再次说明1. x 轴是数值型数据2. 将 x 轴更改为字符串3. 总结二. 其他元素可视性1. 显示网格：plt.grid()2. plt.gca( ) 对坐标轴的操作三. plt.rcParams 设置画图的分辨率，大小等信息四. 图表的样式参数设置1. 线条样式2. 线条样式缩写五. 创建图形对象六. 绘制多子图1. add_axes()
# 如何使用matplotlib控制子图间距
## 概述
在使用matplotlib库进行数据可视化时，经常需要将多个子图放置在同一幅图中。而子图之间的间距是一个常见的问题。本文将详细介绍如何使用matplotlib来控制子图间的间距，以达到更好的布局效果。
## 整体流程
下面是实现“python matplotlib 控制子图间距”的流程概述：
```mermaid
gantt
原创
2023-10-23 11:22:30
218阅读
## Python 子图大小和间距的实现指南
在数据可视化中，使用子图（subplots）是一个常见的需求。Python中使用Matplotlib库可以很方便地创建子图。在这篇文章中，我们将深入探讨如何设置子图的大小和间距。
### 流程概述
我们将遵循以下步骤来实现我们的目标：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 |
原创
2024-10-24 06:18:56
99阅读
# Python Matplotlib 调整子图间距
## 概述
Matplotlib 是一个强大的 Python 可视化库，它可以创建各种类型的图表和图形。在使用 Matplotlib 绘制子图时，默认情况下子图之间会有一定的间距。然而，在某些情况下，我们可能希望调整子图之间的间距以优化图表的外观和布局。
本文将介绍如何使用 Matplotlib 调整子图之间的间距，包括调整水平间距和垂直
原创
2023-10-13 09:40:18
869阅读
对于subplots_adjust（）函数，我们可以想象成对word页面布局的调整 说明、参数Adjusting the spacing of margins and subplots调整边距和子图的间距 subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None,wspace=None, hspace=
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2023-06-26 11:11:04
621阅读
# 如何在Python中实现子图Y区间放大
在数据可视化中，调整子图的Y区间可以帮助我们更好地观察数据中的趋势和细节。本文将指导你如何使用Python的`matplotlib`库，实现“Python plot子图放大Y区间”的功能。通过一系列简单的步骤，你将学会如何设置和调整子图中的Y轴范围。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
用subplot命令画出多个图后，需要让这些图共用一个colorbar。在这里与大家分享我的操作，希望能帮助到有需要的人。 (备注：从 R2019b 开始，可以在分块图布局中显示共享颜色栏，无需使用此方法。) subplot绘图后，在最后添加一个colorbar命令会导致最后一个子图变小。针对此情况，可以获取colorbar在fig中的位置，并给colorbar重新赋值。 此外，
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2024-04-18 12:36:50
45阅读
Python: Matplotlib调整子图间距离Problem:做可视化的时候，经常会遇到这样的问题，即，子图之间的间距过小，导致x轴、y轴的标签被遮挡覆盖！虽然可以通过拉伸，最大化等操作来解决；但这并不优雅！Solution：使用python子图位置调整 APIplt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5)可根据子图布局，调整 hspace ，增大上下边距
原创
2021-09-01 17:57:19
4404阅读
# Python中matplotlib修改子图间距
在使用Python进行数据可视化时，matplotlib是一个非常常用的库。它提供了丰富的绘图功能，可以绘制出高质量的图形。在matplotlib中，我们可以使用子图来同时绘制多个图形，以便更好地展示数据。然而，默认情况下，matplotlib绘制的子图之间的间距可能会比较大，这可能会使整个图形看起来比较松散。本文将介绍如何使用matplotl
原创
2023-07-30 15:06:42
1065阅读
## Python Subplot 子图间距离大
在使用Python中的matplotlib库进行数据可视化时，经常需要将多个子图显示在同一个画布上。subplot函数可以帮助我们创建多个子图，但有时候我们希望子图之间的间距更大，以便更清晰地展示不同图形之间的关系。本文将介绍如何通过调整子图间距实现这一目的。
### Subplot介绍
在matplotlib中，subplot函数用于在一个
原创
2024-07-14 08:13:21
150阅读
1.Matplotlib简介及图表窗口Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口，以2D为主，支持python、numpy、pandas基本数据结构，运营高效且有较丰富的图表库https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html title为图像标题，Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注，Tick为刻度线，Tick
文章目录1.fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b))解析2.plt.subplot()函数解析 可视化基础，这个链接非常重要！！！1.fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b))解析在matplotlib一般使用plt.figure来设置窗口尺寸。plt.figure(figsize=(a, b))其中figsize用来
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2024-02-27 19:58:08
573阅读
1. 简介Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。在进行数据分析时，可视化工作是一个十分重要的环节，数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据，Matplotlib 就是一种可视
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2024-05-17 01:02:54
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