import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(221,title="No 1 ",xticks=np.arange(6)) plt.plot((2,4),(3,6),c='g') plt.subplot(223,xlabel='Number',ylabel='Value') plt.plot((1,2),(4,3),c='b') plt.subplot(224,facecolor='#00FFFF') plt.plot((1,2),(3,4),c='y') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()
时间: 2023-09-25 22:11:13 浏览: 57
这段代码使用 Matplotlib 绘制了一个包含三个子图的图形。第一个子图是一个 2x2 布局中的左上角子图,用绿色的线条连接了两个点。第二个子图是一个 2x2 布局中的左下角子图,设置了 x 轴和 y 轴的标签,并用蓝色的线条连接了两个点。第三个子图是一个 2x2 布局中的右下角子图,设置了背景颜色为青色,用黄色的线条连接了两个点。最后,使用 `subplots_adjust()` 函数调整了子图之间的水平和垂直间距,并使用 `show()` 函数显示了图形。
相关问题
请分析为什么两段代码输出的结果不同,第一段:import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段:import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()
答:两段代码输出的结果不同是因为第一段代码设置了坐标轴标签,而第二段代码没有设置。在第一段代码中,ax.set_xlabel('X Label')、ax.set_ylabel('Y Label')、ax.set_zlabel('Z Label')这三行代码设置了三个坐标轴的标签,而第二段代码中只有ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet")这一行代码绘制了图形,没有设置坐标轴标签。
请优化下面这段代码:import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x = np.zeros((88,88)) y = np.zeros((88,88)) for i in range(88): for j in range(88): x[i][j] = j+1 for i in range(88): for j in range(88): y[i][j] = i+1 x = x.flatten() y = y.flatten() z = my_array.flatten() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(x, y, z,cmap="jet") ax.legend() plt.show()
可以使用meshgrid函数来优化这段代码,如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
import json
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
with open('zdt.json') as f:
cs=json.load(f)
value = cs["G12_S5"]
my_array = np.array(value)
x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88))
z = my_array
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet")
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
这样可以避免使用两个for循环来生成x和y的值,同时也可以直接使用meshgrid函数来生成网格坐标。