axes = axes if axes else d2l.plt.gca()解释这行代码的含义

时间: 2024-05-31 07:13:43 浏览: 152
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这行代码的含义是，如果变量 `axes` 不为 `None`，则将其赋值给 `axes`，否则将 `d2l.plt.gca()` 的返回值赋值给 `axes`。这行代码的作用是用于获取可视化图像的坐标轴对象，如果调用函数时没有传递 `axes` 参数，则会使用 `d2l.plt.gca()` 函数获取当前的坐标轴对象。这样做的好处是，可以在可视化过程中直接修改坐标轴的属性。
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Matplotlib的pyplot模块提供了一种简洁的接口，可以直接在当前Axes（默认为plt.gca()）上绘制图形。比如绘制一条直线： python plt.plot([1, 2, 3, 4], [30, 20, 15, 25], color='lightblue', linewidth=3)...

axes = axes if axes else d2l.plt.gca()解释各个参数的含义

这是一个Python的三元表达式，它的含义是如果axes不为空（即True），则返回axes，否则返回d2l.plt.gca()。 其中，axes是一个可选参数，表示要绘制的图像的Axes对象。如果不指定该参数，则使用d2l.plt....

#@save def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), figsize=(3.5, 2.5), axes=None): """绘制数据点""" if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() # 如果X有一个轴，输出True def has_one_axis(X): return (hasattr(X, "ndim") and X.ndim == 1 or isinstance(X, list) and not hasattr(X[0], "__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X, Y = [[]] * len(X), X elif has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X * len(Y) axes.cla() for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts): if len(x): axes.plot(x, y, fmt) else: axes.plot(y, fmt) set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)

3. 如果axes存在，则使用axes作为绘图的轴对象，否则使用d2l.plt.gca()获取当前的轴对象。 4. 定义了一个名为has_one_axis(X)的内部函数，用于判断X是否只有一个轴。 5. 如果X只有一个轴，则将其包装为...

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is...

for i in range(par.n): axes = plt.gca() axes.set_ylim([-20,50]) plt.plot(ttt,Pth, 'r' ) plt.plot(ttt,pot_arrays[i]) plt.show()

这段代码可以用来绘制多个曲线图。具体来说，代码通过一个 for 循环来遍历 par.n，对于每个 i，它会执行以下操作： 1. 获取当前的坐标轴对象 axes。 2. 设置 y 轴的范围为 [-20, 50]。 3. 使用红色 ('r') 绘制一...

for i in range(par.n): axes = plt.gca() axes.set_ylim([-20,50]) plt.plot(ttt,Pth, 'r' ) plt.plot(ttt,pot_arrays[i]) plt.show()

这段代码中，通过一个 for 循环来遍历 par.n，对于每个 i，都会创建一个新的图形窗口并绘制两条曲线。第一条曲线使用红色绘制 ttt 和 Pth，并将 y 轴限制在 -20 到 50 的范围内。第二条曲线使用默认颜色绘制 ttt 和 ...

d2l.plt.scatter()是什么函数

axes = axes if axes else d2l.plt.gca() # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension def has_one_dim(X): if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list): return len(X.shape) =...

plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())

这段代码进一步调整了子图的布局和边距，并且隐藏了坐标轴。具体解释如下： - plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)：通过设置 top、bottom、right、left 参数为 ...

ecg = X[4] titles = ["I", "II", "III", "aVR", "aVL", "aVF", "V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6"] plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 20.0) plt.rcParams["axes.grid"] = True plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1) plt.figure() for index in range(12): plt.subplot(6, 2, index + 1) plt.plot(ecg[:, index], linewidth=1) # plt.yticks(np.arange(np.min(ecg[:,index]), np.max(ecg[:,index]), 0.1)) plt.gca() plt.title(titles[index]) plt.axis('off') plt.show()逐行解释这段代码

这段代码用于绘制心电图（ECG）信号的12导联波形图，逐行解释如下： 1. ecg = X[4]：从数据集 X 中选取第5个患者的心电图信号，保存到变量 ecg 中。 2. titles = ["I", "II", "III", "aVR", "aVL", "aVF", ...

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)

这段代码使用了Matplotlib库来进行数据可视化，主要是绘制了不同特征的系数随着正则化参数alpha的变化趋势。具体解释如下： - %matplotlib inline：在Jupyter Notebook中使用Matplotlib库的命令。 - plt....

fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() # 获取当前坐标轴对象 ax = plt.gca() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 保存散点图到文件 plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 如何改输出整体背景颜色为黑色

ax = plt.gca() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) # 设置整个图的背景颜色为黑色 fig.patch.set_facecolor('black') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.savefig("F:/Glaucoma detection/...

C:\Users\86135\AppData\Local\Temp\ipykernel_19564\445934344.py:42: MatplotlibDeprecationWarning: Calling gca() with keyword arguments was deprecated in Matplotlib 3.4. Starting two minor releases later, gca() will take no keyword arguments. The gca() function should only be used to get the current axes, or if no axes exist, create new axes with default keyword arguments. To create a new axes with non-default arguments, use plt.axes() or plt.subplot(). ax = fig.gca(projection='3d')

这是Matplotlib中的一条DeprecationWarning，意思是使用gca()函数时不应该再使用关键字参数。在Matplotlib 3.4版本之后，使用关键字参数会报错。建议使用plt.axes()或plt.subplot()来创建具有非默认参数的新轴...

plt.gca().set_aspect('equal') plt.gca().spines['left'].set_position('zero') plt.gca().spines['bottom'].set_position('zero')什么意思

- plt.gca()获取当前图形的Axes对象 - set_aspect('equal')设置x轴和y轴的单位长度相等，使得绘制的图形不会因为x轴和y轴的比例不同而变形 - spines['left'].set_position('zero')将图形左边框的位置设置为x轴...

注释这段代码import numpy as np x = np. linspace(0,2) y = 8 + 4*x plt.plot(x, y) 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()

# 导入numpy库并将其重命名为np ...ax = plt.gca() # 隐藏顶部的坐标轴线 ax.spines['top'].set_visible(False) # 隐藏右侧的坐标轴线 ax.spines['right'].set_visible(False) # 显示图形 plt.show()

plt.gca()

在 Matplotlib 中，plt.gca() 是 "获取当前轴" 的缩写，用于获取当前 Axes 对象。可以使用这个对象来设置轴标签、添加图例、更改图形属性等。例如，以下代码演示了如何将 x 轴标签设置为 "时间"，y 轴标签设置为 ...

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