line1,=ax21.plot(timex,Bx[:,i],'r',linewidth=0.3,label='Bx')我想控制画出的图的大小

时间: 2023-12-06 12:02:31 浏览: 61
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图片控制大小

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你可以使用`figsize`参数来控制画布的大小。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) line1, = ax.plot(timex, Bx[:,i], 'r', linewidth=0.3, label='Bx') ``` 这将创建一个大小为8x6英寸的画布，其中`ax`是用于绘图的轴对象。你可以根据需要调整`figsize`参数的值。
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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_...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_...

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) plt.xticks(rotation=-70) ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r") ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0) ax1.set_xlabel("hour") ax1.set_ylabel("rain(mm)") ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted') ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0) ax2.set_ylabel("rainPop(%)") plt.show()

然后，使用ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r")绘制了第一个折线图，横轴为timelist，纵轴为rain，线条颜色为红色，并添加了图例标签"rain"。 紧接着，使用ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1)...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation def wave(t, frequency, amplitude, phase, speed): x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000) y = amplitude * np.sin(frequency * (x - speed * t) + phase) return x, y def update(t, wave1_params, wave2_params): x1, y1 = wave(t, *wave1_params) x2, y2 = wave(t, *wave2_params) line1.set_data(x1, y1) line2.set_data(x2, y2) line_sum.set_data(x1, y1 + y2) return line1, line2, line_sum # 初始波形参数 wave1_params = [2, 1, 0, 1] # 频率、振幅、相位、速度 wave2_params = [3, 1, 0, 1] fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 4 * np.pi) ax.set_ylim(-2, 2) line1, = ax.plot([], [], label='Wave 1') line2, = ax.plot([], [], label='Wave 2') line_sum, = ax.plot([], [], label='Sum', linestyle='--') plt.legend() ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10, 0.1), fargs=(wave1_params, wave2_params), blit=True) plt.show() 程序的优缺点

1. 简单易懂，易于理解； 2. 通过 matplotlib 库提供的动画功能，可以直观地演示波形的叠加效应； 3. 可以通过修改 wave1_params 和 wave2_params 的参数值，观察波形叠加效应的变化； 4. 代码结构清晰，易于维护和...

plt.plot(yi,xi,label='W2708',xilinestyle='-',linewidth=2,color='k') plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) plt.plot(ui,xi, label='W2808',linestyle='-.',linewidth=2,color='k') plt.legend(fontsize=20) plt.show() Cell In[356], line 2 plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) ^ SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 2

可以看到第二个 plt.plot() 函数的最后一个字符串没有正确结束。linestyle='--' 后面应该有一个单引号 ' 来结束字符串，但是代码中漏掉了这个单引号，导致 Python 解释器无法正确解析代码。因此，建议在该行...

fig=plt.figure() ax=fig.gca(projection='3d') ax.plot_trisurf(x,y,z,cmap=cm.jet,linewidth=0.3) 详细解释

接下来，使用 ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.3) 函数来绘制三维曲面图。这个函数接受三个数组 x、y 和 z 作为参数，分别表示曲面上的点的 x、y、z 坐标。 另外，cmap=cm.jet 参数...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['yun', 'ding', 'shu', 'mo'], 'var1': [38, 1.5, 30, 4], 'var2': [29, 10, 9, 34], 'var3': [8, 39, 23, 24], 'var4': [7, 31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 目标数量 categories = list(df)[1:] N = len(categories) # 角度 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] # 初始化 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 设置第一个 ax.set_theta_offset(pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) # 添加背景信息 plt.xticks(angles[:-1], categories) ax.set_rlabel_position(0) plt.yticks([10, 20, 30], ["10", "20", "30"], color="grey", size=7) plt.ylim(0, 40) # 添加数据图 # 第一个 values = df.loc[0].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="yun") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="ding") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第三个 values = df.loc[2].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="shu") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第四个 values = df.loc[3].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="mo") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 添加图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) # 显示 plt.show()解释这段代码

好的，我来给你解释一下这段Python代码的意思： 1. 首先，我们导入了需要使用的库，包括matplotlib.pyplot（用于绘制数据图）、pandas（用于数据处理）和math.pi（表示圆周率π）。 2. 然后，我们创建了一个数据框...

把三个子表之间的距离调大修改下面的代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4)) fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121") x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = np.square(x1) ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0) ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei") ax1.grid(True) ax1.patch.set_facecolor("LightGray") x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = np.square(np.sin(3 * x2)) ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0) ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei") ax2.grid(True) ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk") x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = np.cos(2 * x3) ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0) ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei") ax3.grid(True) ax3.patch.set_facecolor("Azure") plt.show()

ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0) ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei") ax1.grid(True) ax1.patch.set_facecolor("LightGray") x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = np.square(np.sin(3 * x2...

解释一下这段代码 def plotfig(self): self.ax.autoscale_view() # 绘图 self.ax.plot(self.t_list, self.y_list, c=self.line_color, linewidth=1) self.fig.canvas.draw() # 画布重绘，self.figs.canvas self.fig.canvas.flush_events() # 画布刷新 self.figs.canvas self.t_list.append(self.t[self.i]) # 更新数据 self.y_list.append(self.y[self.t[self.i]]) # 每次给原来数据加入新数据 self.i += 10 if self.i >= len(self.t): self.testTimer.stop()

然后，使用self.ax.plot()方法绘制图形，其中self.t_list和self.y_list是存储时间和数据的列表，c=self.line_color设置线条颜色，linewidth=1设置线条宽度。 接下来，使用self.fig.canvas.draw()方法...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码运行是否有误

ax1.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X, Y, Z, 15, cmap='jet') ax2.clabel(cs, line=True, fontsize=10, fmt='%1.1f') plt....

以下代码运行后出错： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure img = io.imread('leaf.jpg', as_gray=True) edges = filters.sobel(img) labels = measure.label(edges) regions = measure.regionprops(labels) max_region = max(regions, key=lambda x: x.area) xmin, ymin, xmax, ymax = max_region.bbox fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(img, cmap='gray') ax.plot([xmin, xmin], [ymin, ymax], color='r') ax.plot([xmin, xmax], [ymax, ymax], color='r') ax.plot([xmax, xmax], [ymax, ymin], color='r') ax.plot([xmax, xmin], [ymin, ymin], color='r') plt.show() 错误信息如下： max_region = max(regions, key=lambda x: x.area) ValueError: max() arg is an empty sequence 请改正代码

ax.plot([xmin, xmin], [ymin, ymax], color='r') ax.plot([xmin, xmax], [ymax, ymax], color='r') ax.plot([xmax, xmax], [ymax, ymin], color='r') ax.plot([xmax, xmin], [ymin, ymin], color='r') plt.show() ...

File "/home/lenovo/桌面/work/paper/A-3pluse.py", line 125, in <module> line1,=ax[1].plot(xx[:i9],yy1[:i9,i],'r',linewidth=0.3,label='Bx') AttributeError: 'SubFigure' object has no attribute 'plot'

这个错误提示暗示了一个问题：'SubFigure' object has no attribute 'plot'，也就是说在 ax[1] 上调用了 plot 方法，但是 ax[1] 并没有这个方法。这个问题可能是因为 ax[1] 并不是一个合法的 matplotlib...
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