self.ax = plt.subplot(self.gs[:, 0])是什么

时间: 2024-05-17 08:17:17 浏览: 8
这段代码是用来创建一个subplot(子图)的,并将其赋值给类中的ax属性。其中self.gs代表一个GridSpec对象,[:, 0]代表将这个子图放在GridSpec对象的第0列的所有行上。plt.subplot()是matplotlib库中用来创建subplot的函数,其参数可以是三个整数nrows,ncols和index,表示将整个图形窗口划分为nrows行和ncols列的子区域,并选择第index个子区域(从左上角开始编号)。这里使用了[:, 0]来表示在第0列的所有行上创建一个子图。将这个子图赋值给类中的ax属性后,就可以在后续的代码中使用self.ax来进行绘图操作。
相关问题

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0])改为第一行第一列

可以这样将子图放置在第一行第一列: ``` self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) ``` 这里的 `[0, 0]` 表示将子图放置在网格布局的第一行第一列,因为 Python 中的索引从 0 开始。注意,这里使用了 `plt.subplot()` 函数来创建子图,并将网格布局中的 `[0, 0]` 作为参数传递给它,以指定子图的位置。

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) # self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Temperature (°C)') 正确吗

这段代码存在一些问题。首先,函数定义缺少函数名。其次,函数参数过多,可能需要重新设计函数。另外,该函数绘制的是一个与标题和坐标轴标签不匹配的图表。最后,plt对象没有被正确地导入。以下是一个可能的修复版本: ```python import matplotlib.pyplot as plt def draw_stats(self, time_vals, temp_vals): fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time_vals, temp_vals) ax.set_title('Temperature vs. Time') ax.set_xlabel('Time (s)') ax.set_ylabel('Temperature (°C)') plt.show() ``` 这个版本使用了plt.subplots()来创建一个新的图表和坐标轴对象,并将时间和温度值作为参数传递给函数。函数还设置了图表标题和坐标轴标签。最后,plt.show()函数用于显示图表。

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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

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