python兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開畫而且加表格

一、函數(shù)說明

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),睢陽企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),睢陽品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,睢陽網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,睢陽網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

在使用python作圖時(shí)，應(yīng)用最廣的就是matplotlib包，但我們平時(shí)使用matplotlib時(shí)主要是畫一些簡(jiǎn)單的圖表，很少有涉及分段函數(shù)。本次針對(duì)數(shù)值實(shí)驗(yàn)中兩個(gè)較為復(fù)雜的函數(shù)，使用其構(gòu)建分段函數(shù)圖像。

二、圖像代碼

2.11、函數(shù)公式：

y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)

2.12、代碼如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sgn(x):

if x0:

return 1

elif x0:

return -1

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("Heavsine")

plt.show()

2.13、運(yùn)行結(jié)果如下：

81036331d721706ae12808beb99b9574.png

2.21、函數(shù)公式：

479029.html

2.22、代碼如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def g(x):

if x0:

return x

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("TimeSine")

plt.show()

Python分組

前言分組原理

核心：

1.不論分組鍵是數(shù)組、列表、字典、Series、函數(shù)，只要其與待分組變量的軸長度一致都可以傳入groupby進(jìn)行分組。

2.默認(rèn)axis=0按行分組，可指定axis=1對(duì)列分組。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組操作的過程可以概括為：split-apply-combine三步：

1.按照鍵值（key）或者分組變量將數(shù)據(jù)分組。

2.對(duì)于每組應(yīng)用我們的函數(shù)，這一步非常靈活，可以是python自帶函數(shù)，可以是我們自己編寫的函數(shù)。

3.將函數(shù)計(jì)算后的結(jié)果聚合。

1 分組模式及其對(duì)象

1.1 分組的一般模式

三個(gè)要素:分組依據(jù)、數(shù)據(jù)來源、操作及其返回結(jié)果

df.groupby(分組依據(jù))[數(shù)據(jù)來源].使用操作

1.2 分組依據(jù)的本質(zhì)

1.3Groupby 對(duì)象

通過 ngroups 屬性，可以訪問分為了多少組:

通過 groups 屬性，可以返回從 組名映射到 組索引列表的字典:

當(dāng) size 作為 DataFrame 的屬性時(shí)，返回的是表長乘以表寬的大小，但在 groupby 對(duì)象上表示統(tǒng)計(jì)每個(gè)組的 元素個(gè)數(shù):

通過 get_group 方法可以直接獲取所在組對(duì)應(yīng)的行，此時(shí)必須知道組的具體名字:

1.4 分組的三大操作

分組的三大操作:聚合、變換和過濾

2.聚合函數(shù)

2.1內(nèi)置聚合函數(shù)

包括如下函數(shù): max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多個(gè)函數(shù)

當(dāng)使用多個(gè)聚合函數(shù)時(shí)，需要用列表的形式把內(nèi)置聚合函數(shù)的對(duì)應(yīng)的字符串傳入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】對(duì)特定的列使用特定的聚合函數(shù)

對(duì)于方法和列的特殊對(duì)應(yīng)，可以通過構(gòu)造字典傳入 agg 中實(shí)現(xiàn)，其中字典以列名為鍵，以聚合字符串或字符串列表為值。

【c】使用自定義函數(shù)

在 agg 中可以使用具體的自定義函數(shù)，需要注意傳入函數(shù)的參數(shù)是之前數(shù)據(jù)源中的列，逐列進(jìn)行計(jì)算

【d】聚合結(jié)果重命名 如果想要對(duì)結(jié)果進(jìn)行重命名，只需要將上述函數(shù)的位置改寫成元組，元組的第一個(gè)元素為新的名字，第二個(gè)位置為原來的函數(shù)，包括聚合字符串和自定義函數(shù)

3 變換和過濾

3.1 變換函數(shù)與 transform 方法

變 換 函 數(shù) 的 返 回 值 為 同 長 度 的 序 列， 最 常 用 的 內(nèi) 置 變 換 函 數(shù) 是 累 計(jì) 函 數(shù):cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它們的使用方式和聚合函數(shù)類似，只不過完成的是組內(nèi) 累計(jì)操作。

3.2 組索引與過濾

過濾在分組中是對(duì)于組的過濾，而索引是對(duì)于行的過濾

組過濾作為行過濾的推廣，指的是如果對(duì)一個(gè)組的全體所在行進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果返回 True 則會(huì)被保留，F(xiàn)alse 則該組會(huì)被過濾，最后把所有未被過濾的組其對(duì)應(yīng)的所在行拼接起來作為 DataFrame 返回。

在 groupby 對(duì)象中，定義了 filter 方法進(jìn)行組的篩選，其中自定義函數(shù)的輸入?yún)?shù)為數(shù)據(jù)源構(gòu)成的 DataFrame 本身，在之前例子中定義的 groupby 對(duì)象中，傳入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和屬性 都可以在自定義函數(shù)中相應(yīng)地使用，同時(shí)只需保證自定義函數(shù)的返回為布爾值即可。

4 跨列分組

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在設(shè)計(jì)上，apply 的自定義函數(shù)傳入?yún)?shù)與 filter 完全一致，只不過后者只允許返回布爾值

【a】標(biāo)量情況:結(jié)果得到的是 Series ，索引與 agg 的結(jié)果一致

【b】Series 情況:得到的是 DataFrame ，行索引與標(biāo)量情況一致，列索引為 Series 的索引

【c】DataFrame 情況:得到的是 DataFrame ，行索引最內(nèi)層在每個(gè)組原先 agg 的結(jié)果索引上，再加一層返 回的 DataFrame 行索引，同時(shí)分組結(jié)果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

python中如何分塊運(yùn)行

python中分塊運(yùn)行的方法：

將python程序按步驟封裝成函數(shù)，分別執(zhí)行這些函數(shù)就可以分塊運(yùn)行了

示例如下：

更多Python知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注：Python自學(xué)網(wǎng)?。?/p>

python兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開畫

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置。

2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#設(shè)置繪圖區(qū)域的大小和像素。

3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#設(shè)置x軸的刻度線為new_year，new_year可以為數(shù)組。

4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x軸標(biāo)簽。

5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#將實(shí)際值的折線設(shè)置為藍(lán)色。

6、兩個(gè)圖分開fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。

7、畫豎直線plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示橫坐標(biāo)。

8、圖片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。

python如何將['abcdefg']分割成['a','b','c','d','e','f','g']，求代碼 abcdefg只是個(gè)例子

首先請(qǐng)明確下您的問題：

如果是

把['abcdefg']分割成['a','b','c','d','e','f','g']??

s =?['abcdefg']

result = list(s[0])

result 就是你要的 ['a','b','c','d','e','f','g']

如果是

把'abcdefg'分割成['a','b','c','d','e','f','g']??

s = 'abcdefg'

result = []

for x in s:

result.append(x)

result 就是你要的?['a','b','c','d','e','f','g']

當(dāng)前標(biāo)題：python怎么函數(shù)分塊 python分塊處理功能
文章鏈接：http://chinadenli.net/article26/hgcicg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供外貿(mào)建站、網(wǎng)站改版、ChatGPT、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、、自適應(yīng)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)