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axes相关知识

  • 深度学习问题记录:Initialization
    He initialization Zero initialization axes plt.title("Model with Zeros initialization") axes = plt.gca() axes.set_xlim([-1.5,1.5]) axes.set_ylim([-1.5,1.5]) plot_decision_boundary(lambda x: predict_dec(parameters, x.T), train_X, train_Y) inf If you see "inf" as the cost after the iteration 0, this is because of numerical roundoff(数值四舍五入); a more numerically sophisticated implementation would fix this. But
  • python下Matplotlib绘图案例与常见设置简介
    首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍。基本构成在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下: 详解图像各个组件下面以一个直线图来详解图像内部各个组件内容:  其中:title为图像标题,Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注,Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释。各个对象关系可以梳理成以下内容: 部分设置详解图像中所有对象均来自于Artist的基类。 上面基本介绍清楚了图像中各个部分的基本关系,下面着重讲一下几个部分的详细的设置。 一个”Figure”意味着用户交互的整个窗口。在这个figure中容纳着”subplots”。 当我们调用plot时,matplotlib会调用gca()获取当前的axes绘图区域,而且gca反过来调用gcf()来获得当前的figure。如果fig
  • Python—numpy模块下函数介绍(一)numpy.ones、empty等
    NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数。 首先来看看以np.ones为例的英文参数介绍numpy.ones(shape, dtype=None, order=’C’)Return a new array of given shape and type, filled with ones. Parameters:shape : int or sequence of intsShape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.dtype : data-type, optionalThe desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Def
  • Matplotlib库基础分析——自动调整函数tight_layout()
    在matplotlib中,轴Axes的位置以标准化图形坐标指定,可能发生的情况是轴标签、标题、刻度标签等等会超出图形区域,导致显示不全。Matplotlib v1.1 引入了一个新的命令tight_layout(),作用是自动调整子图参数,使之填充整个图像区域。 调用plt.show()函数时会自动运行tight_layout()函数,如下所示: def show(self): self.figure.tight_layout() FigureCanvasAgg.draw(self) if PORT is None: return if matplotlib.__version__ < '1.2': buffer = self.tostring_rgb(0, 0

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