使用Python绘制三种概率曲线详解

目录 一.什么是蝴蝶曲线? 二.画一个最简单的蝴蝶曲线 三.画一个优美的蝴蝶曲线 导言: 接上期,我们在极坐标下用python画了圆,心形线,玫瑰线,阿基米德螺线和双纽线5大常规曲线外,后来发现还漏了好一些漂亮且有意思的的曲线,今天就来讲一讲蝴蝶曲线. 一.什么是蝴蝶曲线? 蝴蝶曲线是平面上一类代数曲线,最初由美国南密西西比大学特普尔·费伊(Temple H·Fay)发现,因其形状宛如一只翩翩起舞的蝴蝶,故为其取美日“蝴蝶曲线”. 极坐标系下蝴蝶曲线方程为: 使用参数方程描述为: 二.画一个最简

本文实例为大家分享了python绘制高斯曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 源码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import mpl_toolkits.mplot3d import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() #import tensorflow as tf from sklearn import datasets s

目录 一.简介 二.绘制图形 1.第一个曲线图 2.第二个图形 3.第三个图形 4.第四个图形 5.画出指定区间的一个多项式函数: 总结 一.简介 我们在这里采用Python中的matplotlib来实现曲线图形的绘制.matplotlib是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图. 二.绘制图形 1.第一个曲线图 代码: 具体的绘制的代码如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r = np.

使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt def gd(x, mu=0, s

本文实例讲述了Python绘制的二项分布概率图.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 抛硬币,20次,每一次朝上的概率是0.3.要求绘制连续几次正面朝上的概率图 Python代码: #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy import stats n = 20 p = 0.3 k = np.arange(0,41) print k print

目录 前言 一.代码 二.运行效果 总结 前言 直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱.大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图. 一.代码 1.案例一 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0]

目录 椭圆 双曲线 抛物线 极坐标方程 作为让高中生心脏骤停的四个字,对于高考之后的人来说可谓刻骨铭心,所以定义不再赘述,直接撸图,其标准方程分别为 在Python中,绘制动图需要用到matplotlib中的animation包,其调用方法以及接下来要用到的参数为 ani = animation.FuncAnimation(fig, func, frames, interval) 其中fig为绘图窗口,func为绘图函数,其返回值为图像,frames为迭代参数,如果为整型的话,其迭代参数则为ra

目录 方式一 方式二 方式三 方式一 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from matplotlib import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman',"fo

这篇文章主要介绍了python解析命令行参数的三种方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 python解析命令行参数主要有三种方法:sys.argv.argparse解析.getopt解析 方法一:sys.argv -- 命令行执行:python test_命令行传参.py 1,2,3 1000 # test_命令行传参.py import sys def para_input(): print(len(sys.argv)) #

目录 前言 数据准备 一个可以玩的数据集 图像存储的设置 LMDB HDF5 单一图像的存储 存储到 磁盘 存储到 LMDB 存储 HDF5 存储方式对比 多个图像的存储 多图像调整代码 准备数据集对比 单一图像的读取 从 磁盘 读取 从 LMDB 读取 从 HDF5 读取 读取方式对比 多个图像的读取 多图像调整代码 准备数据集对比 读写操作综合比较 数据对比 并行操作 前言 ImageNet 是一个著名的公共图像数据库,用于训练对象分类.检测和分割等任务的模型,它包含超过 1400 万张图像

目录 场景一:数据不需要频繁的写入mysql 场景二:数据是增量的,需要自动化并频繁写入mysql 方式一 方式二 总结 大家好,Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库,这个需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作数据库,读写更新等,数据库可能是 mongodb. es,他们的处理思路都是相似的,只需要将操作数据库的语法更换即可. 本篇文章会给大家分享数据如何写入到 mysql,分为两个场景,三种方式. 场景一:数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工

目录 先决条件 使用 argparse 使用 JSON 文件 使用 YAML 文件 最后的想法 今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率 Let's go! 我们以机器学习当中的调参过程来进行实践,有三种方式可供选择.第一个选项是使用 argparse,它是一个流行的 Python 模块,专门用于命令行解析:另一种方法是读取 JSON 文件,我们可以在其中放置所有超参数:第三种也是鲜为人知的方法是使用 YAML 文件!好奇吗,让我们开始吧! 先决条件

少废话,直接上代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 首先是导入包,创建数据 n = 10 x = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的x坐标 y = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的y坐标 # 2.创建一张figure fig = plt.figure(1) # 3. 设置颜色 color 值[可选参数,即可填可不填],方式有几种 # col