ax = plt.subplot(gs2[:, 1]) h = ax.imshow(P_exact, interpolation='nearest', cmap='rainbow', extent=[x_star.min(), x_star.max(), y_star.min(), y_star.max()], origin='lower', aspect='auto') divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) fig.colorbar(h, cax=cax) ax.set_xlabel('$x$') ax.set_ylabel('$y$') ax.set_aspect('equal', 'box') ax.set_title('Exact pressure', fontsize = 10)
时间: 2024-03-04 08:50:45 浏览: 24
这段代码与上面的代码非常相似,只是将原先的二维数组PP_star替换为了P_exact,即用于绘制第二个子图的数据。同样使用了imshow()函数将P_exact渲染为彩虹色的颜色映射,并使用了make_axes_locatable()函数添加了一个颜色条。对第二个子图也进行了一些设置,包括设置x轴和y轴标签、将图像的长宽比设置为1、设置图像标题等。最终的效果是在同一个窗口中绘制了两幅二维图像,分别展示了预测的压力和真实的压力分布。
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ax1 = plt.subplot(312)
`ax1 = plt.subplot(312)`这行代码的作用是创建一个3行1列的子图布局,并将当前的子图设置为第2行第1列的子图。具体的代码示例如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置数据
x = np.arange(0, 3, 0.1)
y1 = np.sin(np.pi*x)
y2 = np.cos(np.pi*x)
# 创建figure
plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='r', edgecolor='y')
# 划分子图
ax1 = plt.subplot(312) # 创建3行1列的子图布局,并将当前子图设置为第2行第1列的子图
ax2 = plt.subplot(313) # 创建3行1列的子图布局,并将当前子图设置为第3行第1列的子图
# 绘制子图
ax1.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)
plt.show()
```
这段代码会创建一个3行1列的子图布局,并将当前的子图设置为第2行第1列的子图。然后在该子图上绘制数据。最后通过`plt.show()`显示图形。
ax = plt.subplot(projection='polar'),ax=imshow
这段代码会报错,因为`imshow`函数不适用于极坐标子图。`imshow`函数用于在直角坐标系中绘制图像,而不是极坐标系。如果你想在极坐标系中显示图像,你可以使用`pcolormesh`函数或者`contourf`函数。以下是一个示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建极坐标子图
ax = plt.subplot(projection='polar')
# 创建一个示例图像
image = np.random.random((10, 10))
# 使用pcolormesh函数在极坐标系中绘制图像
ax.pcolormesh(image)
# 显示图像
plt.show()
```
这个示例中使用了`pcolormesh`函数来在极坐标子图中绘制图像。你可以根据自己的需要修改图像数据和其他参数。