优化这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

时间: 2023-05-30 07:06:02 浏览: 188
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【python】matplotlib画图的正确姿势—只需五步，就能画出让你心动的图形

import matplotlib.pyplot as plt x = [0, 2] y = [0, 15] fig, ax = plt.subplots() ax.plot([10, 10, 10]) ax.set_xlim(x) ax.set_ylim(y) ax.set_xlabel("I") ax.set_ylabel("U") ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) plt.show()
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置图形风格 plt.style.use('seaborn-whitegrid') # 创建fig和ax fig = plt.figure() ax = plt.axes() # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y_sin = ...
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Python Selenium Webdriver 实践：设置matplotlib坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt # 假设你已经有了x和y数据 x = [1, 6, 11, 16, 21] y = [2, 7, 12, 17, 22] plt.plot(x, y) plt.xticks(range(min(x), max(x)+1, 5)) # 设置x轴刻度间隔为5 plt.yticks...

注释这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制一条包含三个点的线，每个点的y值都是10 plt.plot([10, 10, 10]) # 设定x轴的范围为0到2，y轴的范围为0到15 plt.xlim(0, 2) plt.ylim(0, 15) # 设定x轴和y轴的标签 ...

实验四 Python数据可视化该实验的实验目的（import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np）列出四点实验目的

1. 学习如何使用matplotlib.pyplot库来创建不同类型的图表，如散点图、直方图、折线图等。 - 例如：使用plt.scatter()函数创建散点图、使用plt.hist()函数创建直方图、使用plt.plot()函数创建折线图等。 2. 掌握...

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。注意：可以使用的函数包括：fill_between、xlim、ylim、xticks、yticks、axes、plot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.fill_between(X, Y, color='purple') ax.plot(X, Y, color='black') ax.set_xlim(-...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline data=np.arange(1,10) plt.title('www') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0,1) plt.ylim(0,1) plt.xticks([1,2,3,4,5,6]) plt.yticks([1,4,2,3,7,5]) plt.plot(data,data**2) plt.plot(data,data**3) plt.legend(['y=x^2','y=x^3']) plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库画图的 Python 代码。使用 numpy 库生成了一个包含 1 到 9 的数值的数据，然后使用 plt 对象设置了图表的标题、X 轴和 Y 轴标签、X 轴和 Y 轴的范围、以及刻度的位置。接着使用 plt.plot...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 1000 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 10) time = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 1000 fig...

作业： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles X, y = make_circles(100, factor=.1, noise=.1) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn') 仿照课件线性支持向量机的例题，对上述数据集，用高斯核函数非线性支持向量机进行分类，并绘制出决策边界和支持向量，效果图如下图。 提示：支持向量的获取

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles # 生成数据 X, y = make_circles(100, factor=.1, noise=.1) # 实例化模型，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import * a=2 #生成数据 t=np.arange(0,2*pi+0.1,0.1) x=a*(np.cos(t))**3 y=a*(np.sin(t))**3 theta = np.linspace(0,2*np.pi) m=2*np.cos(theta)+2 n=2*np.sin(theta)+2 #绘制图形 plt.plot(m,n,label='circle',color='r') plt.plot(x,y,label="sketch the curve",color='b') plt.xlabel("x") #x轴的标签 plt.ylabel("y") #y轴的标签 plt.title('curve') #指定坐标系范围 plt.xlim(-2,4.2) plt.ylim(-2,4.2) plt.legend() plt.show()我如何将这串代码在centos7上面运行

2. 安装numpy和matplotlib： sudo pip3 install numpy sudo pip3 install matplotlib 3. 在终端中运行代码： python3 文件名.py 注意，要将 "文件名.py" 替换为你保存代码的文件名。

设计并实现带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数组图 线性刻度标记。 部分参考程序如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义要绘制的标记列表 cases = [ None, 8, (30, 8), [16, 24, 32], [0, -1], slice(100, 200, 3), 0.1, 0.4, (0.2, 0.4) ] # data points delta = 0.11 x = np.linspace(0, 10 - 2 * delta, 200) + delta y = np.sin(x) + 1.0 + delta续写代码9幅小图组成一幅图

import matplotlib.pyplot as plt # 定义要绘制的标记列表 cases = [ None, 8, (30, 8), [16, 24, 32], [0, -1], slice(100, 200, 3), 0.1, 0.4, (0.2, 0.4) ] # data points delta = 0.11 x = np....

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.animation as animation g = 9.8 # 重力加速度 v0 = 20 # 初始速度 h0 = 100 # 初始高度 t_max = 10 # 最大时间 dt = 0.01 # 时间步长 def free_fall(t): v = v0 - g*t h = h0 - v0*t + 0.5*(v0+v)*t return h, v def init(): line.set_data([], []) return line, def update(frame): t = frame * dt x, y = [], [] h, v = free_fall(t) x.append(0) y.append(h) line.set_data(x, y) return line, fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 100) line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2) ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=int(t_max/dt), init_func=init, blit=True) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.animation as animation g = 9.8 # 重力加速度 v0 = 20 # 初始速度 h0 = 100 # 初始高度 t_max = 10 # 最大时间 dt = 0.01 # 时间步长 def...

用python作图，x轴范围1.0到5.0 间距为0.5，y轴为0到25，间距为五import matplotlib.pyplot as plt days = [1，2，3，4，5] 睡眠 =[7，8，6，11，7] 进食 = [2，3，4，3，2] 工作 =[7，8，7，2，2] 播放 = [8，5，7，8，13]，每条线图像下方的颜色区域都与线本身是一个颜色，四条线一个落在一个的上面 分为四个色块

import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据 days = [1, 2, 3, 4, 5] sleep = [7, 8, 6, 11, 7] eat = [2, 3, 4, 3, 2] work = [7, 8, 7, 2, 2] play = [8, 5, 7, 8, 13] # 绘制图形 plt.figure(figsize=(8,...

修改下列代码，使得最后得到的图中每个类别的颜色都不一样：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 将 Release Date 列转化为年份格式 df['year'] = pd.to_datetime(df['Release Date']).dt.year df['Genre'] = df['Genre'].apply(lambda x: eval(x)) genre_counts = df.groupby('year')['Genre'].apply(lambda x: pd.Series(x).value_counts(normalize=True)).unstack(fill_value=0) genre_counts.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6)) plt.title('Genre Distribution Over the Years') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Frequency') ax.set_xlim(df['year'].min(), 2021) plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1)) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 将 Release Date 列转化为年份格式 df['year'] = pd.to_datetime(df['Release Date']).dt.year df['Genre'] = df['Genre'].apply(lambda x: eval(x))...
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