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)

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。

相关问题

gs2 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs2.update(top=1, bottom=1-1/2, left=0.1, right=0.9, wspace=0.5) ax = plt.subplot(gs2[:, 0]) h = ax.imshow(PP_star, 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('Predicted pressure', fontsize = 10)

这段代码使用了Matplotlib库中的gridspec模块，用于创建一个1行2列的网格布局。其中第一行第一列的子图绘制了一个二维图像，使用了imshow()函数将一个二维数组PP_star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。第一行第二列的子图未被使用，因为这里的[:,:]表示选取所有行、所有列，即整个网格。最后，代码对第一行第一列的子图进行了一些设置，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。

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：

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。