数据可视化组队学习：《Task01 - Matplotlib初相识》笔记
第一回：Matplotlib初相识
本文为组队学习任务01学习笔记。
Matplotlib简要总结
- Matplotlib的结构
一个完整的Matplotlib图像包括四个层级：
Figure：容纳所有绘图元素Axes：构造一幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成Axis：处理所有和坐标轴，网格有关的元素Tick：处理所有和刻度有关的元素
- 画图的两种方式
- （1）显式创建figure和axes
x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x, label='linear')
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')
ax.plot(x, x**3, label='cubic')
ax.set_xlabel('x label')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_title("Simple Plot")
ax.legend()
- （2）更简单的方法
x = np.linspace(0, 2, 100)plt.plot(x, x, label='linear')
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend()
作业
你在工作或学习中通常何时会用到数据可视化，希望通过可视化达到什么目的？
- 打印深度学习训练效果的时候需要输出准确率和损失
- 进行数据清洗的时候需要输出数据各种统计量
- 让实验结果和各种统计量更加更加直观，有时候从数据比较难得到有用的信息，可视化之后有时能更容易得到数据潜在的信息
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