matplotlib.pyplot绘制决策树的准确率，召回率，ROC，特征重要性-附件资源

Matplotlib是Python提供的一个二维绘图库，所有类型的平面图，包括直方图、散点图、折线图、点图、热图以及其他各种类型，都能由Python制作出来。本文主要介绍了关于Python利用matplotlib.pyplot绘图时如何设置坐标轴刻度的相关资料，需要的朋友可以参考下。

可视化图表，有相当多种，但常见的也就下面几种，其他比较复杂一点，大都也是基于如下几种进行组合，变换出来的。对于初学者来说，很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了，由于种类太多，几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。 因此，在这里，我特地总结了六种常见的基本图表类型，你可以通过对比学习，打下坚实的基础。 01. 折线图 绘制折线图，如果你数据不是很多的话，画出来的图将是曲折状态，但一旦你的数据集大起来，比如下面我们的示例，有100个点，所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线。 这里我绘制三条线，只要执行三次 plt.plot 就可以了。 import numpy as np import ma

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直方图.xlsx

Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB 图形命令，但它独立于 MATLAB，可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的，但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。 1. 安装 有许多安装 matplotlib 的不同方法，最简单的方式是使用 pip。 pip install matplotlib 2. pyplot matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像MATLAB。

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我就废话不多说了，直接上代码吧！ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x，y数据，区间 ax.set_xticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度 ax.

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