matlab plot

matlab plot相关知识

• SAS Box Plot

  SAS Day 33: Box Plot Definition: Box Plot or Whisker plot displays the distribution of 5-number summary of a dataset: minimum, maximum, q1, q3, and Median.  Interpreting quartiles: The 5-number summary approximately divides the data into 4 sections that each containing 25% of the data. Explore a little more If we want to look at the Outliers, we define the points below q1- 1.5(q3-q1) and q3+
• SAS Box Plot

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• SAS Loess Plot

  SAS Day 32: Loess Model Scatter Plot When I was in Middle School, Sin(x) and Cos(x) are my favorite curves, because they are so predictable! Once we know the cycle and amplitude, we can solve everything about it. However, in statistical modeling, oscillating curves are not so welcomed. Today we will introduce the Loess Plot for finding a curve of best fit without assuming the data must fit
• SAS Loess Scatter Plot

  SAS Day 32: Loess Model Scatter Plot  When I was in Middle School, Sin(x) and Cos(x) are my favorite curves, because they are so predictable! Once we know the cycle and amplitude, we can solve everything about it.  However, in statistical modeling, oscillating curves are not so welcomed. Today we will introduce the Loess Plot for finding a curve of best fit without assuming the data must

matlab plot相关课程

• Python数据分析入门与实践，开启Data Science职业之旅 这是一个数据驱动的时代，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！

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matlab plot相关教程

• 3.1 科学计算 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数值计算或者统计分析。Python 作为 MatLab 的替代方案，现在越来越被视为一种更加高效和可扩展的实现语言。
• 2.1 Matplotlib <a href="https://matplotlib.org/">官网</a> matplotlib是基于Python语言的开源项目，可用于开发2D图表(包括3D图表)，以渐进、交互式方式实现数据可视化， 使用起来非常简单。matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。可视化是在整个数据分析与挖掘的关键辅助工具，能将数据进行可视化,更直观的呈现，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。这是为什么要使用matplotlib的原因。Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。我们根据不同统计图的意义，以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图。能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况；散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。能够显示数据的分布规律；柱状图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别；直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。用于展示一组或者多组数据的分布状况；饼图：用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。可以用于统计分类数据的占比情况。关于如何通过matplotlib 绘制上方的图形，请参考 或者 更多例子
• 4.1 基本步骤 step1: 主菜单 File -> New -> Project， 选择 Scientificstep2: 在项目设置对话框窗口中，指定项目名称，确保将 Conda 选为新环境，然后单击"Create"。step3： 自动创建了 main.py并且打开, 在其中加下面的代码。（主要功能是用拆线图展示北京与上海两个城市一小时的温度变化曲线。Tips: 使用Conda 解释器，像Numpy , matplotlib 基本的科学计算包都已经自带了，不需要再单独安装。）# 画出温度变化图import randomimport matplotlib.pyplot as plt# 准备x, y坐标的数据x = range(60)y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]# 增加北京的温度数据y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]# 创建画布plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)# 绘制折线图# plt.plot(x, y_shanghai)plt.plot(x, y_shanghai, label="SHANGHAI")# 使用多次plot可以画多个折线plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--', label="BEIJING")# 显示图例plt.legend(loc="best")# 构造x轴刻度标签x_ticks_label = ["11:{}".format(i) for i in x]# 构造y轴刻度y_ticks = range(40)# 修改x,y轴坐标的刻度显示plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])plt.yticks(y_ticks[::5])# 添加网格显示plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)# 添加x轴、y轴描述信息及标题plt.xlabel("Time")plt.ylabel("Temperature")plt.title("Temperature Change between 11am and 12am")# 显示图像plt.show()step4: PyCharm 内需启用 Scientific Mode 才能正常显示 matplotlib 相关图表。主菜单View -> Scientific Mode。step5: 运行项目⇧F10 (Shift + F10), 代码执行完毕，会有如下三个工具窗口显示："SciView"工具窗口。它有两个选项卡, "data"选项卡中预览数据帧，在"plot"选项卡中预览 matplotlib 图表；"Documentation"工具窗口,显示编辑器内光标插入位置处对象的内联文档，比如光标停留在matplotlib 包导入的地方，就会显示 matplotlib 的相关信息；Python 控制台。执行完毕后，自动打开，程序中涉及变量详细值也在右侧边栏自动显示出来。
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