在上一篇博文ID3决策树算法中，绘制决策树时，使用了Matplotlib的注解工具annotate，借此机会系统学习一下annotate的用法。annotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。参数说明：Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)s：注释文本的内容xy：被注释的坐
转载
2023-07-18 12:18:44
198阅读
annotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。参数说明：Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)s：注释文本的内容xy：被注释的坐标点，二维元组形如(x,y)xytext：注释文本的坐标点，也是二维元组，默认与xy相同xycoords：被注释点的坐标系属性，允许输入的值如下
转载
2024-05-07 12:42:25
720阅读
调用格式：matplotlib.pyplot.annotate(s, xy, *args, **kwargs)用文本s标注点xy， 在最简单的形式中，文本放在xy处。此外还可以选择在另一位置显示文本，通过定义arrowprops添加一个从文本指向点xy的箭头。参数s：标注文本。xy：要标注的点，一个元组(x,y)。xytext：可选的，文本的位置，一个元组(x,y)。如果没有设置，默认为要标注的点
转载
2023-12-18 23:34:51
332阅读
官方文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.annotate.html#matplotlib.axes.Axes.annotateannotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。参数说明：Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs
转载
2023-10-17 20:22:15
306阅读
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltax = plt.subplot(111)t = np.arange(0.0, 5, 0.01)s = np.cos(2*np.pi*t)line = plt.plot(t, s, linewidth = 3)plt.annotate('local max', xy = (4, 1), xy
转载
2023-01-26 13:53:53
115阅读
# Python注解：帮助代码更高效理解和使用的工具
## 引言
在Python编程中，我们经常会遇到代码越来越复杂和冗长的情况。为了更好地理解和使用这些代码，我们需要一种工具来提供更多的上下文信息和说明。这时候，Python注解就派上用场了。
Python注解是一种在代码中添加额外信息的方式，旨在帮助开发者更好地理解和使用代码。注解可以是文档字符串、类型提示、参数默认值、函数装饰器等形式，
原创
2023-12-26 07:46:34
82阅读
tf好朋友之matplotlib的使用——annotate标注的使用标注常用函数及其作用1、plt.annotate()2、plt.text()应用示例 标注常用函数及其作用1、plt.annotate()plt.annotate(
s,
xy,
*args,
**kwargs)其中常用的参数有：1、s：代表标注的内容 2、xy：需要被标注的坐标，通过xycoords设置偏移方式 3
Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)s：注释文本的内容xy：被注释的坐标点，二维元组形如(x,y)xytext：注释文本的坐标点，也是二维元组，默认与xy相同xycoords：被注释点的坐标系属性，允许输入的值如下属性值含义'figure points'以绘图区左下角为参考，单位是点数'figure pixels'以绘图区左下角为
转载
2023-12-01 10:42:33
64阅读
其实这个答案很简单，历史包袱与 ROI，在了解为什么有这样的现象之前，首先我们要去了解 Type Hint 能给我们带来什么，然后我们需要去了解 Type Hint 的前世今生在现在这个时间点（2020.03）来看，Type Hint 能给我们带来肉眼可见的收益是通过 annotation ，配合 IDE 的支持，能让我们在代码编辑的时候的体验更好通过 mypy/pytype 等工具的支持，我们能
转载
2023-11-28 22:16:46
61阅读
函数功能：添加图形内容细节的指向型注释文本。调用签名：plt.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1,5), weight="bold", color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b"))string
转载
2023-06-27 09:42:34
1453阅读
在上一篇博文ID3决策树算法中，绘制决策树时，使用了Matplotlib的注解工具annotate，借此机会系统学习一下annotate的用法。annotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。参数说明：Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)
s：注释文本的内容
xy：被注释的坐标点，二维元组形如(x,y
转载
2023-12-06 11:40:30
1021阅读
annotate标注文字出自数据分析第三章P36 ** annotate语法说明 ：annotate(s=‘str’ ,xy=(x,y) ,xytext=(l1,l2) ,…) s 为注释文本内容 xy 为被注释的坐标点 xytext 为注释文字的坐标位置import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 6)
y
转载
2023-11-27 05:49:03
3604阅读
annotationPython是动态语言，变量可以随时被赋值并改变类型，也就是说Python的变量是运行时决定的。def add(x, y):
return x + y
print(add(4, 5))
print(add('mag', 'edu'))
print(add([10], [11]))
print(add(4, 'abc')) # 不到运行时，无法判断类型是否正确动态语言缺点
转载
2023-08-12 22:46:53
87阅读
# Python Annotate 函数详解：新手开发者的指南
在数据科学和机器学习的世界中，通常需要对数据进行清洗和注释，这样可以提高模型的性能。Python 提供的 `annotate` 函数便是一个强大的工具，能帮助我们为数据添加额外的信息。本文将全面讲解如何使用 `annotate` 函数，并借助示例代码和详细步骤带你逐步入门。
## 一、流程概述
在使用 `annotate` 函数
如果你认为下面的图比较美观，尤其是标注文本与箭头的连接部分，理论上阅读本文会有所得。一 Plt.annotate函数参考官网：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.annotate.htmlmatplotlib.pyplot.annotate(text, xy, *args, **kwargs)。text：The t
转载
2024-07-11 12:10:48
469阅读
# Python Model Annotate实现流程
## 1. 引言
在Python中，模型注释（Model Annotation）是一种给变量、函数和类添加元数据（metadata）的方式。这些元数据可以用于静态类型检查、文档生成、IDE代码补全等用途。本文将介绍Python模型注释的基本概念和实现步骤，并提供相应的代码示例。
## 2. Python模型注释的基本概念
在Python中
原创
2023-08-15 17:08:23
104阅读
基本标注使用text()会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征，而annotate()方法提供辅助函数，使标注变得容易。 在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xytext的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。 # coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.p
转载
2023-07-14 13:40:48
281阅读
在java中，注解作为程序的元数据嵌入到程序当中，元数据标签的存在并
不影响程序代码的编译和执行。
所谓Annotation就是提供了一种为程序元素设置元数据的方法，可用于修
饰包、类、构造器、方法、成员变量、参数和局部变量（具体详见元注解 Target）的声明。注解可以被一些解析工具或者是编译工具
转载
2024-05-15 10:34:17
52阅读
这个是matplotlib自定义的annotate方法的文本：一、 1 def annotate(self, s, xy, *args, **kwargs):
2 a = mtext.Annotation(s, xy, *args, **kwargs)
3 a.set_transform(mtransforms.IdentityTransfor
转载
2023-12-14 06:15:49
302阅读
提高查询数据库效率的方案有两种：第一种，是使用原生的SQL语句来进行查询，这样的优点在于能够完全按照开发者的意图来执行，效率会很高，但是缺点也很明显：1.开发者需要非常熟悉SQL语句，加大开发者的工作量，同时，夹杂着SQL的项目也不利于以后程序的维护，增大程序的耦合度。2.若查询条件是动态变化的，则会使开发变得更加困难。django为了解决这一难题，提供了aggregate(聚合函数)和annot
转载
2024-07-18 23:01:53
106阅读
