plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))设置图的宽度

时间: 2023-11-27 08:55:27 浏览: 39
和长度,可以用来调整图的尺寸。其中,fig_width和fig_length是自定义的参数,可以根据需要进行调整。例如,下面的代码设置图的宽度为8英寸,长度为6英寸: ``` import matplotlib.pyplot as plt fig_width = 8 # 宽度为8英寸 fig_length = 6 # 长度为6英寸 plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) # 在这里添加绘图代码 plt.show() ``` 需要注意的是,调整图的尺寸应该在绘图代码之前进行,否则可能不会生效。
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plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))边距

在使用`plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))`时,可以通过调整fig_width和fig_length的值来控制图片的大小。同时,也可以通过设置子图的大小和间距来控制边距。下面是一个示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) # 设置子图边距 fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9) # 绘制图形 ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 显示图形 plt.show() ``` 其中,`fig.subplots_adjust()`函数可以用来调整子图的位置和大小,比如`left`参数控制子图左边距离画布左边的距离,`right`参数控制子图右边距离画布右边的距离,`bottom`参数控制子图下边距离画布底部的距离,`top`参数控制子图上边距离画布顶部的距离。可以根据需要自行调整参数值。

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))我想再添加图画

如果想要添加另一张图画,可以在上一个 `plt.figure()` 代码块后面加上另一个 `plt.figure()` 代码块。例如: ```python plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) # code to plot first figure plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) # code to plot second figure ``` 每个 `plt.figure()` 代码块会创建一个新的画布,并且在该画布上绘制的所有图形都将显示在同一个窗口中。如果想要在不同的窗口中显示不同的图形,可以使用多个 `plt.show()` 命令。例如: ```python plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) # code to plot first figure plt.show() plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) # code to plot second figure plt.show() ``` 这将在两个不同的窗口中显示两张图画。

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解释下列代码作用:from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载莺尾花数据集 iris = datasets.load_iris() # 获取特征数据 data = iris.data # 获取分类标签 target = iris.target # 获取分类标签名称 target_names = iris.target_names # 打印数据形状 print("data shape: ", data.shape) print("target shape: ", target.shape) # 打印分类标签名称 print("target names: ", target_names) # 获取第一条数据的特征数据和分类标签 s = data[0] d = target[0] print("data数组: ", s) print("target数组: ", d) # 取出特征和标签数据 x = iris.data y = iris.target # 绘制二维散点图 plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.show() plt.scatter(data[target == 0, 2], data[target == 0, 3], color='blue') plt.scatter(data[target == 1, 2], data[target == 1, 3], color='orange') plt.scatter(data[target == 2, 2], data[target == 2, 3], color='green') plt.show() # 绘制三维散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(x[:, 0], x[:, 1], x[:, 2], c=y) ax.set_xlabel('Sepal length') ax.set_ylabel('Sepal width') ax.set_zlabel('Petal length') plt.show() # 将数据集拆分为培训和测试数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) # 根据问题(分类或回归)选择算法(决策树算法) clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini') # 将训练数据集传递给算法进行训练 clf.fit(x_train, y_train) # 将测试数据传递给经过训练的算法,以预测结果 y_pred = clf.predict(x_test) # 比较预测结果和真实值,给出算法准确性 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确性: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

import matplotlib.pyplot as plt # 设置图形大小和标题 fig = plt.figure(figsize=(8,6)) fig.suptitle("UE Release EPS Flowchart") # 定义节点和箭头 ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.set_xlim([0,10]) ax.set_ylim([0,10]) ax.arrow(1,9,0,-3, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(3,9,0,-3, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(5,9,0,-3, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(7,9,0,-3, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(2,6,2,0, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(4,6,2,0, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(6,6,2,0, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(3,3,0,-3, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') ax.arrow(5,3,0,-3, head_width=0.5, head_length=0.5, fc='k', ec='k') # 添加节点标签 ax.text(0.5, 9.5, 'UE', fontsize=12) ax.text(1.5, 6.5, 'Attach \nRequest', fontsize=12, ha='center', va='center') ax.text(3.5, 6.5, 'Attach \nAccept', fontsize=12, ha='center', va='center') ax.text(5.5, 6.5, 'Connection \nRequest', fontsize=12, ha='center', va='center') ax.text(7.5, 6.5, 'Connection \nAccept', fontsize=12, ha='center', va='center') ax.text(2, 3.5, 'Detach \nRequest', fontsize=12, ha='center', va='center') ax.text(4, 3.5, 'Detach \nAccept', fontsize=12, ha='center', va='center') # 添加信令标签 ax.text(1, 8, 'Attach \nRequest', fontsize=10, ha='center', va='center') ax.text(3, 8, 'Attach \nSuccess', fontsize=10, ha='center', va='center') ax.text(5, 8, 'Connection \nRequest', fontsize=10, ha='center', va='center') ax.text(7, 8, 'Connection \nSuccess', fontsize=10, ha='center', va='center') ax.text(3, 5, 'Detach \nRequest', fontsize=10, ha='center', va='center') ax.text(5, 5, 'Detach \nAccept', fontsize=10, ha='center', va='center') # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show(),这段代码画的图很混乱,请重新调整各元素之间的相对位置

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