plt.subplot2grid()

时间: 2024-09-21 14:07:03 浏览: 42
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Matplotlib多子图显示2——网格划分

`plt.subplot2grid()`是Matplotlib库中的一个函数，它允许你在一张画布上创建嵌套的小网格（Subplots），以便在同一图中展示多个独立的图表。这个函数返回的是一个Axes对象，你可以在这个对象上调用各种绘图方法。 基本语法如下： ```python plt.subplot2grid(shape, loc, rowspan=None, colspan=None, fig=None) ``` - `shape`: 是一个元组，表示网格的大小，例如`(nrows, ncols)`，表示由n行m列小格组成的网格。 - `loc`: 也是一个元组，`(row, col)`，描述了你想要放置子图的位置，从左到右、从上到下计数。 - `rowspan` 和 `colspan` (可选) 分别指定行和列的跨度，如果省略则默认为1。 - `fig` (可选) 是一个`Figure`对象，如果不指定，则当前的全局活跃`Figure`会被使用。 例如，如果你想要在一张大图上创建一个2行2列的网格，并在左上角的第一个小格里画一个图表，可以这样做： ```python plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0)) # 创建一个位于(0,0)的小格 ``` 然后，你可以像平常一样调用`plot()`、`scatter()`等函数绘制图形。通过这种方式，你可以在一个窗口内同时展示多个相关的可视化结果，便于比较和分析。
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matplotlib库函数⼤全

例如，plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)表示在3行3列的网格中，选择第1行第0列的子图，并将列跨度设为2。 9. 其他图表函数： - plt.boxplot(data)用于绘制箱须图，展示了数据的分布情况，包括...

plt.subplot2grid

plt.subplot2grid是matplotlib库中的一个函数，用于在绘图中创建和管理子图的网格布局。它接受以下参数： - shape：指定网格的形状，即行数和列数； - location：指定当前子图在网格中的位置，即行索引和列索引； - ...

def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

这是一个 Python 函数，用于绘制时间序列的图形，其中 y 是时间序列数据，lags 是滞后值，title 是图形的标题，figsize 是图形的大小。函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形，其中 layout 是一个元组，用于指定图形...

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

- plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) 用于创建一个包含2行2列的子图网格，并且指定当前子图的位置为第一行第一列。 - data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True...

for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(x_train[i])什么意思

这是一段 Python 代码，用于在一个 5x5 的子图中展示训练数据集 x_...其中 plt.subplot 用于创建子图，plt.xticks 和 plt.yticks 用于设置横纵坐标轴标签，plt.grid(False) 用于关闭网格线，plt.imshow 用于展示图片。

写一份和fig=plt.figure(figsize=(10,30)) data1=plt.subplot2grid((5,2),(0,0),colspan=2) dia0 = data.体重检查结果[data.是否糖尿病 == 0].value_counts() dia1 = data.体重检查结果[data.是否糖尿病 == 1].value_counts() df1=pd.DataFrame({'糖尿病患者':dia1,'正常人':dia0}) weight_map={0:'较瘦',1:'正常',2:'偏重',3:'肥胖'} df1.index = df1.index.map(weight_map) data1.bar(['较瘦','正常','偏重','肥胖'],df1['糖尿病患者'],color="red") data1.bar(['较瘦','正常','偏重','肥胖'],df1['正常人'],color="orange") plt.title("BMI不同的人患糖尿病情况") plt.xlabel("体重检查结果") plt.ylabel("人数") plt.legend(('糖尿病', '正常人'),loc='best')此代码运行结果相同，但是得使用其他方法运行结果相同的代码

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 30)) dia0 = data.体重检查结果[data.是否糖尿病 == 0].value_counts() dia1 = data.体重检查结果[data.是否糖尿病 == 1].value_counts() df1 = pd.DataFrame({...

plt.subplot

引用中的范例给出了一个使用plt.subplot()函数创建子图的示例，其中plt.figure(1)创建了一个图像，plt.subplot(1, 2, 1)创建了第一个子图，plt.subplot(1, 2, 2)创建了第二个子图。每个子图都可以使用plt.plot()函数...

plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.subplot(221)

This code creates a figure with a size of 10 by 8 inches and creates a subplot with a grid of 2 rows and 2 columns, and selects the first plot in the grid (top left).

plt.subplot子图间距

无论是使用plt.subplot()、plt.subplot2grid()还是plt.subplots()创建的子图，都可以通过调用plt.tight_layout()来调整子图间的间距。该函数可以根据子图的大小和位置自动调整子图间的间距，使得子图之间的距离均匀...

plt.subplot(221)

This command creates a subplot in a grid of 2 rows and 2 columns, and selects the first (top left) subplot as the current active subplot. The number "221" is shorthand for "2 rows, 2 columns, subplot ...

调试并运行下述案例代码，给代码做注释。在此基础上补充票房 TOP10 的柱状 图展示。 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), \ columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], \ datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', \ labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show()

plt.grid() # 显示网格线 plt.legend() # 显示图例 # 绘制 2019 年度票房 Top10 饼图和 2020 年度票房 Top10 饼图 def drawPie(): plt.subplot(233) # 创建子图 plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') # ...

monthList = ['','Jan','Feb','Mar','Apr','May','June','July','Aug','Sept','Oct','Nov','Dec'] weekList = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'] fig = plt.subplots(figsize=(20,30)) ax1 = plt.subplot2grid((5,2),(0,0), colspan=2) monthUsed = bike.groupby(['month','year'])['count'].sum().unstack() monthUsed.plot(kind='area', ax=ax1, alpha=0.6) ax1.set_title('2011-2012 Monthly Useage of Capital Bikeshare program') ax1.set_xticks(list(range(13))) ax1.set_xticklabels(monthList, rotation='horizontal') ax1.set_xlim(1,12) ax1.set_xlabel('Month') ax1.set_ylabel('total amount')修改什么可以修改图像颜色

要修改图像颜色，可以在monthUsed.plot(kind='area', ax=ax1, alpha=0.6)中加入color参数，例如： monthUsed.plot(kind='area', ax=ax1, alpha=0.6, color=['red', 'green', 'blue', 'orange', 'purple', '...

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i] plt.grid(False) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary) predicted_label = np.argmax(predictions_array) if predicted_label == true_label: color = 'blue' else: color = 'red' plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label], 100 * np.max(predictions_array), class_names[true_label]), color=color) def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i] plt.grid(False) plt.xticks(range(10)) plt.yticks([]) thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") plt.ylim([0, 1]) predicted_label = np.argmax(predictions_array) thisplot[predicted_label].set_color('red') thisplot[true_label].set_color('blue') print("验证预测结果:") i = 12 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.subplot(1, 2, 1) plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images) plt.subplot(1, 2, 2) plot_value_array(i, predictions[i], test_labels) plt.show() num_rows = 5 num_cols = 3 num_images = num_rows * num_cols plt.figure(figsize=(2 * 2 * num_cols, 2 * num_rows)) for i in range(num_images): plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 1) plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images) plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 2) plot_value_array(i, predictions[i], test_labels) plt.tight_layout() plt.show() # 使用训练好的模型对单个图像进行预测 img = test_images[1] print(img.shape) # tf.keras 模型经过了优化，可同时对一个批或一组样本进行预测 img = (np.expand_dims(img, 0)) print(img.shape) # 增加相应标签 predictions_single = probability_model.predict(img) print(predictions_single) plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels) _ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)

这段代码的作用是用来展示模型对测试数据集的预测结果。首先定义了两个函数plot_image和plot_value_array，用于可视化展示预测结果。然后调用这两个函数来展示第12张测试图片的预测结果和对应的概率分布情况。...

what is the meaning of plt.subplot(2, 1, 1)

In this case, plt.subplot(2, 1, 1) creates the first subplot in a 2-row, 1-column grid of subplots. The 1 at the end indicates that this is the first (top) subplot. The second subplot would be ...

monthList = ['','Jan','Feb','Mar','Apr','May','June','July','Aug','Sept','Oct','Nov','Dec'] weekList = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'] fig = plt.subplots(figsize=(20,30)) #2011-2012月使用量 ax1 = plt.subplot2grid((5,2),(0,0), colspan=2) monthUsed = bike.groupby(['month','year'])['count'].sum().unstack() monthUsed.plot(kind='area', ax=ax1, alpha=0.6) ax1.set_title('2011-2012 Monthly Useage of Capital Bikeshare program') ax1.set_xticks(list(range(13))) ax1.set_xticklabels(monthList, rotation='horizontal') ax1.set_xlim(1,12) ax1.set_xlabel('Month') ax1.set_ylabel('total amount')把这段代码的详细解释告诉我可以吗

3. 在画布上创建了一个子图 ax1，位置在 (0, 0)，跨度为 2 列，表示整个子图占据了画布的第一行。 4. 对 bike 数据集进行分组，按月份和年份分组，计算每个月的骑车总量，并将结果重塑成一个新的数据集 ...

ecg = X[4] titles = ["I", "II", "III", "aVR", "aVL", "aVF", "V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6"] plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 20.0) plt.rcParams["axes.grid"] = True plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1) plt.figure() for index in range(12): plt.subplot(6, 2, index + 1) plt.plot(ecg[:, index], linewidth=1) # plt.yticks(np.arange(np.min(ecg[:,index]), np.max(ecg[:,index]), 0.1)) plt.gca() plt.title(titles[index]) plt.axis('off') plt.show()逐行解释这段代码

5. plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1)：设置网格线的样式。 6. plt.figure()：创建一个新的图像窗口。 7. for index in range(12):：循环遍历心电图的12个导联。 8. plt.subplot(6, 2, index +...

解释一下下列代码在python中的意思 plt.subplot(3,3,j+1) for k, col in zip(unique_y_hat, colors): if k == -1: col = 'k' class_member_mask = (y_hat == k) xy = X[class_member_mask & core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=14) xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.xlim((x1_min, x1_max)) plt.ylim((x2_min, x2_max)) plt.grid(True) plt.title('$\epsilon$ = %.1f m = %d，聚类簇数目：%d' % (eps, min_samples, n_clusters), fontsize=16) plt.subplot(3,3,7) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=cm, edgecolors='none') plt.xlim((x1_min, x1_max)) plt.ylim((x2_min, x2_max)) plt.title('原始数据，聚类簇数目:%d' % len(np.unique(y))) plt.grid(True) plt.show()

plt.subplot用于创建一个3x3的子图布局。在循环中，对于每个聚类，使用zip函数将类别和颜色一一对应，并将核心样本和非核心样本分别绘制为不同的大小。这里使用了matplotlib库中的plot函数和相应的参数来控制绘图...

plt.subplot(K + 1, 1, 1)

The third argument, 1, specifies the index of the subplot to select as the current active subplot, which in this case is the first subplot in the grid. Subsequent plotting commands will be applied ...

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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。