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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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axes相关教程

• 3.1 Series 常用的属性 Series 作为一维数组结构，它的对象中提供了一些常用的属性，来获取对象的信息，下面我们列举了一些常用的属性。常用属性属性描述 index 获取 Series 的索引对象 name 获取 Series 索引列的名字（index.name）或获取数据列的名字（values.name）axes 获取 Series 索引的数组表示形式 values 获取 Series 的数组表示形式 ndim 获取 Series 的数据维度（Series 是 1 维数组）size 获取数据的个数 dtype 获取 Series 的数据类型现在我们通过代码程序，具体演示上面的属性操作。** 实例：** 我们通过定义一个 Series，然后分别演示上面的属性操作。# 引入pandasimport pandas as pd# 定义一个series对象obj=pd.Series([12,"welcom",23, "to",34, "pandas",45])print(obj)# --- 输出结果 --- 0 121 welcom2 233 to4 345 pandas6 45具体的属性操作：# index 属性print(obj.index)#--- 输出结果 ---RangeIndex(start=0, stop=7, step=1) #索引对象的的开始下标,最后下标,步长# values 属性print(obj.values)#--- 输出结果 ---[12 'welcom' 23 'to' 34 'pandas' 45] #Series的数组表示的值# name 属性print(obj.index.name)#--- 输出结果 ---None #None是索引列和数据类默认的名称，可以通过 obj.index.name="索引" 重新命名# axes 属性print(obj.axes)#--- 输出结果 ---[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)] #下标从0到7，步长为1,长度为8的数组# ndim 属性print(obj.ndim)#--- 输出结果 ---1 #验证了Series是一维数组# size 属性print(obj.size)#--- 输出结果 ---7 #有7个数据# dtype 属性print(obj.dtype)#--- 输出结果 ---object #是一个object的数据类型，这里要区分一下数据类型和数据结构，我们说Series是Pandas的数据结构之一，并不是数据类型就是Series。
• 3.1 DataFrame 常用的属性 常用属性属性描述 values 返回 ndarray 类型的对象 index 获取 DataFrame 行索引对象（可以通过 index.values 获取行索引值）columns 获取 DataFrame 列索引对象（可以通过 index.values 获取列索引值）axes 获取行及列索引 ndim 获取 Series 的数据维度（ Series 是一维数组）shape 获取 DataFrame 数据结构 size 获取 Series 的数据类型DataFrame 数据结构的属性和 Series 的部分属性内容是相同的，但因为是二维数据结构，也有自己独特的一些属性，下面我们通过代码逐一介绍。实例：我们通过定义一个 DataFrame 数据结构，然后分别演示上面的属性操作。# 引入pandasimport pandas as pd# 定义一个dataframe数据结构的对象data={'bookname':['python入门','python编程','python实战'], 'author':['Eric','张健','刘辉'], 'price':['49.9','36.5','67.4']}frame_obj=pd.DataFrame(data)print(frame_obj)# --- 输出结果 --- bookname author price0 python入门 Eric 49.91 python编程 张健 36.52 python实战 刘辉 67.4具体的属性操作：# values 属性print(frame_obj.values)#--- 输出结果 ---[['python入门' 'Eric' '49.9'] ['python编程' '张健' '36.5'] ['python实战' '刘辉' '67.4']] # 一个ndarray类型的对象# index 属性print(frame_obj.index.values)#--- 输出结果 ---[0 1 2] # 这是一个一维数组 是dataframe数据对象的行索引值# columns 属性print(frame_obj.columns.values)#--- 输出结果 ---['bookname' 'author' 'price'] # 这是一个一维数组 是dataframe数据对象的列索引值# axes 属性print(frame_obj.axes)#--- 输出结果 ---[RangeIndex(start=0, stop=3, step=1), Index(['bookname', 'author', 'price'], dtype='object')] # 对应的行索引和列索引# ndim 属性print(frame_obj.ndim)#--- 输出结果 ---2 # 2正式dataframe的数据维度# shape 属性print(frame_obj.shape)#--- 输出结果 ---(3, 3) # 该dataframe数据结构是3行3列的# size 属性print(frame_obj.size)#--- 输出结果 ---9 # 数据的个数，二维3乘以3是9个数据
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