plt_iris Matplotlib画图参数 Numpy 莺尾花演示

学习笔记

1.加载sklearn的莺尾花数据，然后写代码画三种花瓣长和宽的散点分布图，绘制效果
2.算法时间复杂度的函数绘制图像
3.2张子图，第一张图上绘制x^n
,n从1到10，x范围为0-1，第二张图上绘制x^a，a从1.0到0.1

from sklearn import datasets
iris= datasets.load_iris()

X=iris.data
y=iris.target

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseplt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],color='r',label='A型')
plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1],color='b',marker='+',label='B型')
plt.scatter(X[y==2,0],X[y==2,1],color='k',marker='^',label='C型')plt.legend()plt.xlabel('花瓣长度/cm')
plt.ylabel('花瓣宽度/cm')plt.title('莺尾花花瓣长度与宽度分布图')plt.show()

import numpy as np

x=np.linspace(1,95,100)plt.plot(x,500*np.log2(x),color='k',label='500log2(n)')
plt.plot(x,100*x,color='r',label='100n')
plt.plot(x,10*np.log2(x),color='g',label='10log2(n)')
plt.plot(x,x**2/2,color='y',label='x^2/2')
plt.plot(x,x**3/10,color='b',label='x^3/10')plt.ylim(-2300,4200)
plt.xlim(0,100)plt.legend()plt.title('时间复杂度')plt.show()

x=np.linspace(0,1,1000)

plt.subplot(211)
for n in range(1,10):plt.plot(x,x**n)
plt.subplot(212)
a=1
while(a>0.1):plt.plot(x,x**a)a-=0.1
plt.show()

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