plt.subplot(221) plt.plot(x,y,color='r') 画4个子图，要求画出 y=x y=x2 y=cos(x) y=2x 4条基本函数曲线,曲线的的颜色和样式要不一致，4张图要有 标题（title）标签，标签为函数名（如第一张图的标签为'y=x'）

时间: 2024-10-14 16:05:22 浏览: 26
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

`plt.subplots()` 函数用于创建一个网格化的子图布局，而 `plt.subplot(221)` 在一个2行2列的网格中创建了第1个小图。接下来的代码将按照您的需求，在这4个小图上分别画出 `y=x`, `y=x^2`, `y=cos(x)` 和 `y=2x` 四种基本函数，并设置它们的颜色和样式各异，同时加上相应的标题和标签。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义x值范围 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) # 创建一个2行2列的子图网格 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) # 图形1: y=x (红色实线) axs[0, 0].set_title('y=x') axs[0, 0].plot(x, x, 'r-', label='y=x') # 图形2: y=x^2 (蓝色虚线) axs[0, 1].set_title('y=x^2') axs[0, 1].plot(x, x**2, 'b--', label='y=x^2') # 图形3: y=cos(x) (绿色点状线) axs[1, 0].set_title('y=cos(x)') axs[1, 0].plot(x, np.cos(x), 'g:', label='y=cos(x)') # 图形4: y=2x (紫色双折线) axs[1, 1].set_title('y=2x') axs[1, 1].plot(x, 2*x, 'purple-.', label='y=2x') # 添加图例 for ax in axs.flat: ax.legend() # 展示图形 plt.tight_layout() # 保持子图间合适的间距 plt.show()
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利用．plt文件和plot绘制工程图形.rar_PLT_plt文件_poethrr

4. 多图组合：在一个图形窗口中绘制多个子图，每个子图使用不同的plot函数绘制，通过subplot函数控制布局。 5. 动态更新和交互性：可能涉及到如何通过事件处理（如按钮点击）动态更新图形，或者利用matplotlib...

plt.subplot(211) x=np.random.rand(100) y=np.random.rand(100) plt.plot(x,y,s=600,c="pink",alpha=0.5,linewidths=2,edgecolors="red") plt.subplot(212) plt.plot(x,y,s=600,c=y,cmap='Greens') plt.show() 这段代码有什么错误

4. plt.plot(x, y, s=600, c=y, cmap='Greens')：在第二个子图中绘制了散点图。其中，x和y为横坐标和纵坐标数据，s=600表示散点的大小为600，c=y表示散点的颜色由纵坐标数据决定，cmap='Greens'表示使用...

为什么是空白def draw(res, x): # 生成 x 和 y 的数据 x = x y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] y5 = [] for y in res: y1.append(-1*y[0]) y2.append(y[1]) y3.append(y[2]) y4.append(y[3]) y5.append(y[4]) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.subplot(234), ax.plot(x, y4, 'g-', label='K') plt.subplot(235), ax.plot(x, y5, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

ax4.plot(x, y4, 'y-', label='A') ax5 = plt.subplot(235) ax5.plot(x, y5, 'm-', label='B') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择...

输入并运行下列程序，查看运行结果并提交，自行查阅文档并写出各部分代码的功能： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #plot 1: xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.title("plot 1") #plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(x,y) plt.title("plot 2") plt.suptitle("绘制子图") plt.show()

第12行和第13行初始化第二个子图的x轴和y轴坐标点，x轴坐标为1、2、3、4，y轴坐标为1、4、9、16。 第14行通过plt.subplot()函数指定第二个子图的位置，(1, 2, 2)表示子图在一行两列的布局中占用第2个位置。 第...

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000) y =np.sin(x) z= np.cos(x)k=× plt.subplot（221）#第一行的左图 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.subplot（222）#第一行的右图 plt.plot (x,z,"b--", label="$cos (x)$")p1t.subplot（212）#第二整行plt.plot(x,k, "g--",label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png',dpi=100）#dpi是指保存图像的分辨率，默认值为80plt.show()是否有错

plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x)$") plt.subplot(212) # 第二整行 plt.plot(x, k, "g--", label="$x$") plt...

x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转用matlab代码

Sure! Here's the equivalent MATLAB code for your Python code: ... Also, the subplot function is used to create subplots, and the color should be specified as a string ('g' for green and 'r' for red).

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,6) plt.plot...

解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

为什么没有曲线 # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

plt.subplot(231) 这样的语法是不正确的，因为 plt.subplot() 函数的返回值是 AxesSubplot 对象，而不是一个元组。因此，可以将绘图命令与 plt.subplot() 函数分开，并将其分配给一个变量，然后使用该变量来...

plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K')为什么不显示

plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.show() 这样就可以在程序运行时显示图形了...

fig1 = plt.figure() plt.subplot(411) plt.plot(t,f) plt.xlim((0,1)) for key, value in fsub.items(): plt.subplot(4,1,key+1) plt.plot(t,value) fig1.suptitle('Original input signal and its components')是什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制了一个包含四个子图的...第一个子图绘制了变量t和f的关系图，第二到第四个子图绘制了变量fsub中包含的三个值与t的关系图。整个图表的标题是"Original input signal and its components"。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...

plt.subplot(321) plt.plot(x,y,color='r') plt.subplot(324) plt.plot(x,y,color='b')画4个子图，要求画出 y=x y=

plt.plot(x, y, color='r') 和 plt.plot(x, y, color='b') 将x和y坐标绘制成了红色线和蓝色线，这里假设x和y是两个数据序列。 第一个子图 (321) 的内容是一条红色线；第二个子图未指定，因为只有一个 plot ...

plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

- plt.subplot(121)：创建一个大小为1x2的子图，并将当前子图设置为第1个子图。 - plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses')：在当前子图中绘制CBOW算法的损失值曲线，并用红色圆点...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

a = [1, 2, 3, 4, 56, 8] fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 plt.show() 这里使用了...

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

5. 利用 matplotlib 库中的 subplot 函数创建三个子图，并将第一个子图的编号设为 (2, 2, 1)，第二个子图的编号设为 (2, 2, 2)，第三个子图的编号设为 (2, 1, 2)，其中最后一个子图的背景色为黄色： python ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

这段代码是用 Python 中的 numpy 和 matplotlib 库画出一个函数图像。函数 f(t) 是一个以指数函数和余弦函数组成的函数，t1 和 t2 是函数的横坐标范围，plt.plot() 函数...最后，plt.show() 函数用于显示出画好的图像。

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