rcParams['figure.figsize'] = 10, 8 ax = train.plot(x='date', y='adj_close', style='b-', grid=True) ax = cv.plot(x='date', y='adj_close', style='y-', grid=True, ax=ax) ax = test.plot(x='date', y='adj_close', style='g-', grid=True, ax=ax) ax.legend(['train', 'validation', 'test']) ax.set_xlabel("date") ax.set_ylabel("USD")解释
时间: 2023-08-01 11:06:08 浏览: 34
这段代码是用来绘制股票价格的时间序列数据的折线图,其中rcParams['figure.figsize'] = 10, 8是设置图形的大小为10x8英寸。接下来,train、cv、test是三个数据集的DataFrame,每个数据集包含一个日期和一个股票价格的列。接下来,使用plot()方法分别在同一个坐标系中绘制了三个数据集的折线图,颜色分别为蓝色、黄色和绿色,分别表示训练集、验证集和测试集。最后使用legend()方法添加图例,set_xlabel()和set_ylabel()方法设置x轴和y轴的标签。
相关问题
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。
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。