ax.set_global代码的用途

ax.set_global 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于设置全局的绘图属性。该函数的作用是将当前轴（Axes）对象所在的图形（Figure）对象的属性设置为全局属性，这样可以在一次绘图中设置多个轴对象的属性。

具体来说，当调用该函数时，它会把当前轴对象的属性应用到整个图形对象中，包括所有的轴对象和文本对象。例如，如果您想设置整个图形对象的背景色为白色，您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.set_global('facecolor', 'white')
plt.show()

在这个例子中，我们使用 set_global 函数将当前轴对象 ax 的背景色设置为白色。由于我们没有指定任何参数，这个属性会被应用到整个图形对象中，包括轴对象和文本对象。这样，整个图形对象的背景色都会变成白色。

除了设置背景色，set_global 函数还可以设置其他的绘图属性，例如线条宽度、字体大小等。总的来说，该函数可以让您更方便地设置图形对象的属性，从而提高绘图效率和代码可读性。

相关问题

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

这段代码是用来进行数据可视化的，主要是通过使用Python的`pandas`和`matplotlib`库来创建柱状图。下面是对代码的解释：

1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre)`：这行代码使用`pd.crosstab`函数创建一个数据透视表，用于计算不同平台和不同游戏类型之间的交叉计数。

2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)`：这行代码计算每个平台上的游戏类型总数，并按降序排列。

3. `Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`：这行代码使用`groupby`函数按平台对销售额进行分组，并计算每个平台的全球销售总额，然后按降序排列。

4. `Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`：这行代码使用`groupby`函数按游戏类型对销售额进行分组，并计算每种类型的全球销售总额，然后按降序排列。

5. `f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100)`：这行代码创建一个包含3个子图的画布对象，并指定画布的尺寸和分辨率。

6. `sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0])`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和游戏类型之间的柱状图，并将结果显示在第一个子图上。

7. `ax[0].set_title('Platform_Genre')`：这行代码设置第一个子图的标题为'Platform_Genre'。

8. `sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1])`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和全球销售额之间的柱状图，并将结果显示在第二个子图上。

9. `ax[1].set_title('Platform_Global_Sales')`：这行代码设置第二个子图的标题为'Platform_Global_Sales'。

10. `sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2])`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制游戏类型和全球销售额之间的柱状图，并将结果显示在第三个子图上。

11. `ax[2].set_title('Genre_Global_Sales')`：这行代码设置第三个子图的标题为'Genre_Global_Sales'。

12. `plt.show()`：这行代码显示所有的子图。

这段代码的目的是展示不同平台、游戏类型以及全球销售额之间的关系，通过柱状图可以直观地观察到各个变量之间的差异和趋势。

def fun3(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data.loc[:, ['date_time', 'Global_active_power']] data1.set_index('date_time', inplace=True) fig = plt.figure(figsize=(22, 20)) fig.subplots_adjust(hspace=1) ax1 = fig.add_subplot(5, 1, 1) ax1.plot(data1['Global_active_power'].resample('D').mean(), linewidth=1) ax1.set_title('Mean Global active power resampled over day') ax1.tick_params(axis='both', which='major') ax2 = fig.add_subplot(5, 1, 2, sharex=ax1) ax2.plot(data1['Global_active_power'].resample('W').mean(), linewidth=1) ax2.set_title('Mean Global active power resampled over week') ax2.tick_params(axis='both', which='major') ax3 = fig.add_subplot(5, 1, 3, sharex=ax1) ax3.plot(data1['Global_active_power'].resample('M').mean(), linewidth=1) ax3.set_title('Mean Global active power resampled over month') ax3.tick_params(axis='both', which='major') ax4 = fig.add_subplot(5, 1, 4, sharex=ax1) ax4.plot(data1['Global_active_power'].resample('Q').mean(), linewidth=1) ax4.set_title('Mean Global active power resampled over quarter') ax4.tick_params(axis='both', which='major') ax5 = fig.add_subplot(5, 1, 5, sharex=ax1) ax5.plot(data1['Global_active_power'].resample('A').mean(), linewidth=1) ax5.set_title('Mean Global active power resampled over year') ax5.tick_params(axis='both', which='major')

这是一个Python函数，功能是读取CSV文件并绘制该文件中日期时间和Global_active_power的多个时间段内的平均值。其中，第一部分是将CSV文件读入并将date_time列转换为日期时间格式，第二部分是选择date_time和Global_active_power两列数据并将date_time列设置为索引。接下来通过resample函数将数据按照不同的时间段进行重采样，并计算各时间段内Global_active_power的平均值。最后使用subplot函数将多个子图绘制在一张大图中，并设置各子图的标题和轴标签。