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人工智能—图形

时间:2019-03-07 16:23:10      阅读:204      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

人工智能实现简单的画图功能,例如柱状图,曲线图,散点图。

 

柱状图

主要用于数据的统计与分析,早期主要用于数学统计学科中,
数码相机的曝光值用柱状图表示
到现代使用已经比较广泛,比如现代的电子产品和一些软件的分析测试,如电脑,数码相机的显示器和photoshop上都能看到相应的柱状图。
易于比较各组数据之间的差别。
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# 导包
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 导入字体库
from matplotlib.font_manager import FontProperties
 
# 设置本机字体 字体样式 字体大小
# font = FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/simhei.ttf",size=30)
 
# 柱状图
# 设置数据
salary = [9000,10000,5000,3000]
group = [‘beijing‘,‘shanghai‘,‘guangzhou‘,‘hebei‘]

# 填充数据
plt.bar(group,salary)

# 设置标题
plt.title(‘salary/group‘)

plt.show()

 

 

曲线图

曲线图又称折线图,是利用曲线的升、降变化来表示被研究现象发展变化趋势的一种图形。它在分析研究社会经济现象的发展变化、依存关系等方面具有重要作用。 [1] 
 
绘制曲线图时,如果是某一现象的时间指标,应将时间绘在坐标的横轴上,指标绘在坐标的纵轴上。如果是两个现象依存关系的显示,可以将表示原因的指标绘在横轴上,表示结果的指标绘在纵轴上。同时还应注意整个图形的长宽比例
 

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# 导包
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 导入字体库
from matplotlib.font_manager import FontProperties
 
# 设置本机字体 字体样式 字体大小
font = FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/simkai.ttf",size=30)

# 单指标
# # 填充数据 第一个x轴,第二个y轴
# plt.plot([‘2019-03-01‘,‘2019-03-02‘,‘2019-03-03‘],[0,10,10])

# # 绘制方法
# plt.show()


# 多指标曲线图
# d定制数据
x1 = [‘2019-03-01‘,‘2019-03-02‘,‘2019-03-03‘,‘2019-03-04‘,‘2019-03-05‘,‘2019-03-06‘]
y1 = [0,5,6,1,10,9]

x2 = [‘2019-03-01‘,‘2019-03-02‘,‘2019-03-03‘,‘2019-03-04‘,‘2019-03-05‘,‘2019-03-06‘]
y2 = [10,20,15,30,25,24]

# 填充数据 温度 :temperature
plt.plot(x1,y1,label=‘temperature‘)
 
# 湿度
plt.plot(x2,y2,label=‘water‘)
 
# 设置标题
plt.title(‘温湿度趋势图‘,FontProperties=font)
 
# 显示图例
plt.legend()
 
# 绘制方法
plt.show()

 

 

散点图

散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合
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。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
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# 导包
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 导入科学计算
import numpy as np
 
# 设置数据
# plt.scatter(2,4)
 
# # 绘制
# plt.show()
 
# 定义x轴数据 :随机
x = list(range(0,101))
y = [xvalue * np.random.rand() for xvalue in x ]

# 填充数据
# s :点的大小和粗细
# c: 颜色
plt.scatter(x,y,s=20,c=‘red‘)

plt.show()
 
总结:
柱状图关键字:bar()
曲线图关键字:plot()
散点图关键字:scatter()     
 

 

 

 

人工智能—图形

原文:https://www.cnblogs.com/chengdongzi/p/10490308.html

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