plt.figure(figsize=(15,15)) ax1=plt.subplot(3,1,1) ax1.set_title("原数据",fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][:"2020-04-30"], color="c") ax2=plt.subplot(3,1,2) ax2.set_title("填充插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2),color="r") ax3=plt.subplot(3,1,3) ax3.set_title("线性插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2),color="b") plt.savefig("插值1.png", dpi=150)在python中调整每一幅图刻度值的字体

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay,RocCurveDisplay fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)

它导入了 sklearn.metrics 库中的 ConfusionMatrixDisplay 和 RocCurveDisplay 类，并创建了一个大小为 (10,5) 的图形窗口，然后添加了一个子图 ax1。如果您有关于这段代码的问题，我可以尝试回答。

from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)显示不出标题

ax1.set_title('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2.set_title('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) 这个代码需要在ax1.set_xlabel()和ax2.set_xlabel()之后添加。这样做应该...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

2. plt.figure(figsize=(20,15))：这行代码创建一个大小为20x15英寸的画布。 3. ax1=plt.subplot(211)：这行代码创建一个包含两个子图的图像，并指定第一个子图的位置为(2, 1, 1)。 4. Platform = data.group...

# 绘制主题平均余弦相似度图形 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)图表标题怎么有方框

fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax1.set_title('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2...

excelFile = 'brownian.csv' #读取数据，指定日期列为指标，Pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 data = pd.read_csv(excelFile) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax1) plt.tick_params(labelsize=17) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax2) plt.tick_params(labelsize=17) plt.show() exit()

这段代码是用来读取名为'brownian.csv'的Excel文件中的数据，并使用Pandas库将日期列识别为Datetime格式。然后，它使用StatsModels库中的函数来绘制自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）图。最后，通过Matplotlib库...

fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 指定窗口大小 ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0)

这段代码实现了在 Matplotlib 中创建一个大小为 12x8 像素的 figure 窗口，并在其中添加两个子图（subplots），分别命名为 ax1 和 ax2，它们分别位于第一行第一列和第一行第二列。 fig.add_subplot(121) 意味着在...

fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')

这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先，使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据，然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着，利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和...

fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data)

然后通过fig1.add_subplot方法在画布上添加第一个子图，并设置其标题、横纵坐标轴的标签、刻度等属性。最后通过plt.plot方法绘制折线图，其中data是包含我国高铁总里程数随时间变化的数据。

fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8)) ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122)如何设计让两个子图贴的在一起

ax1.set_title('Subplot 1') # 设置子图标题 ax2 = fig.add_subplot(gs[1]) ax2.set_title('Subplot 2') # 如果你想让两个子图顶部对齐，可以使用下面的方式堆叠 # ax2.set_position([0.05, 0.1, 1, 0.85]) # 将ax...

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')修改为一张张输出图片

axs[1, 1].set_title('Block ratio') axs[2, 1].plot(vals6) axs[2, 1].set_xlim(self.xlim) axs[2, 1].set_xticks(locs) axs[2, 1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) axs[2, 1].use_...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) 然后使用训练好的模型进行预测： python quantity = model.predict...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 设置字体为宋体 font = FontProperties(fname="/path/to/font.ttf", size=12) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(15, 15)) ax1 = plt.subplot(3, 1, 1) ax1.set_title("原数据", fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][: "2020-04-30"], color="c") ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax2 = plt.subplot(3, 1, 2) ax2.set_title("填充插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2), color="r") ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) ax3.set_title("线性插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2), color="b") ax3.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) plt.savefig("插值1.png", dpi=150)以上代码报错为下 File "/Users/wangwangdalibao/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axis.py", line 928, in _translate_tick_kw raise ValueError(

这个错误通常是由于字体文件无法正确加载或字体文件路径不正确导致的。请确保你在示例代码中将 /path/to/font.ttf 替换为你实际的字体文件路径。另外，还有一种可能是字体文件不兼容或损坏。...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flatten() y= Y.flatten() z= Z.flatten() fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,cmap = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 优化这段代码

ax1.set_title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X, Y, Z, 15, cmap='jet') ax2.clabel(cs, inline=True, fontsize=10, fmt='%1.1f') ax2.set_title("Contour") plt.show() 主要的改动如下...

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fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data)

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