第一回：Matplotlib初相識

本文為組隊學習任務01學習筆記。

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Matplotlib簡要總結

Matplotlib的結構
一個完整的Matplotlib圖像包括四個層級：

• Figure：容納所有繪圖元素
• Axes：構造一幅子圖，一個figure可以由一個或多個子圖組成
• Axis：處理所有和坐標軸，網格有關的元素
• Tick：處理所有和刻度有關的元素

畫圖的兩種方式

• （1）顯式創建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）更簡單的方法

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()

作業
你在工作或學習中通常何時會用到數據可視化，希望通過可視化達到什么目的？

打印深度學習訓練效果的時候需要輸出準確率和損失

進行數據清洗的時候需要輸出數據各種統計量

讓實驗結果和各種統計量更加更加直觀，有時候從數據比較難得到有用的信息，可視化之后有時能更容易得到數據潛在的信息

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化组队学习：《Task01 - Matplotlib初相识》笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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