python100天64stem函数制作茎图或者棒棒图
茎趺图的效果如下:
棉棒图主要用来显示一个包含正负的数据集,如在地震勘探中表示地层间反射系数
stem函数的定义如下
语法:stem(〔x,〕y,linefmtNone,markerfmtNone,basefmtNone)x(类数组,可选):词干的x位置。默认值:(0,1,。。。,len(y)1)。y(类数组):词干头部的y值。linefmt(str,optional):定义垂直线属性的字符串。通常,这将是一种颜色或一种颜色和一种线条样式:‘’:实线‘’:虚线‘。’:点划线‘:’虚线注意:虽然在技术上可以指定除颜色或颜色和线条样式以外的有效格式(例如rx或。),但这超出了方法的意图,很可能不会产生合理的情节。markerfmt(str,可选):定义词干头部标记属性的字符串。默认值:‘C0o’,即用颜色循环的第一种颜色填充圆圈。basefmt(str,可选):定义基线属性的格式字符串。默认值:C3(经典模式下为C2)。bottom(浮点型,可选,默认值:0):基线的y位置。label(str,可选,默认值:None):用于图例中的词干的标签。uselinecollection(bool,可选,默认值:False):如果为True,则将茎线存储并绘制为LineCollection而不是单独的线。这显着提高了性能,并将成为Matplotlib3。3中的默认选项。如果为False,则默认为使用Line2D对象列表的旧行为。
返回:
容器:StemContainer
可以将容器视为元组(标记线、主干线、基线)最简单的例子importmatplotlib。pyplotaspltimportnumpyasnpplt。style。use(mplgallery)makedatanp。random。seed(3)x0。5np。arange(8)ynp。random。uniform(2,7,len(x))plotfig,axplt。subplots()ax。stem(x,y)ax。set(xlim(0,8),xticksnp。arange(1,8),ylim(0,8),yticksnp。arange(1,8))plt。show()
运行的效果图如下,为什么叫茎叶呢,看这些线科的样式其实就是类似一个个植物的生长曲线。
代码讲解importmatplotlib。pyplotaspltimportnumpyasnp
import的意思是从其他的功能模块中引用自己需要的功能模块as的目的是给这个模块取一个别名。np。random。seed(n)函数用于生成指定随机数。把seed()中的参数比喻成堆;eg。seed(5):表示第5堆种子seed()中的参数被设置了之后,np。random。seed()可以按顺序产生一组固定的数组,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同。如果不设置这个值,那么每次生成的随机数不同。但是,只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同,需要每次调用都seed()一下,表示种子相同,从而生成的随机数相同。
每次生成不同的随机数np。random。rando()函数L1np。random。randn(3,3)生成一个3行3列的二维数组
生成相同的随机数据,只需要把上面的代码改造一下,
每次先调用seed然后再调用random函数就生成相同的随机数据importnumpyasnpnp。random。seed(1)L1np。random。randn(3,3)np。random。seed(1)L2np。random。randn(3,3)print(L1)print(L2)
函数:numpy。random。uniform(low,high,size)
从一个均匀分布〔low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high。
x0。5np。arange(8)ynp。random。uniform(2,7,len(x))
实际上y值的个数与x个数相同len(x)xx这个数组的数组最后画茎图(棒棒图)就比较笑意了ax。stem(x,y)ax。set(xlim(0,8),xticksnp。arange(1,8),ylim(0,8),yticksnp。arange(1,8))
传入x,y这两个数组就生成了相应的效果,y的本质是图的hieght
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