ax1.title('喜爱程度',fontsize = 15)怎么错了

`ax1`是一个AxesSubplot对象，它没有`title()`方法。如果您想给这个子图添加标题，可以使用`set_title()`方法。以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Figure对象和子图对象
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 绘制子图1
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Subplot 1', fontsize=15)

# 绘制子图2
labels = ['A', 'B', 'C']
sizes = [20, 30, 50]
ax2.pie(sizes, labels=labels)
ax2.set_title('Subplot 2', fontsize=15)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用`set_title()`方法给子图1和子图2添加了标题，并将字体大小设置为15。您可以根据需要修改子图的标题和字体大小。

相关问题

ax1.set_xticks([]) ax1.spines['bottom'].set_linestyle(':') # 将x轴设置为虚线 # ax1.set_yticks([4,20,45],["最小值 4","同期值","最大值 45"],fontsize=8) ax1.set_ylabel("降水量(ml)",color="xkcd:cyan",fontsize=10) ax1.set_title("三城市2023年5月每天降水量",family="simhei")

这段代码用来设置图表的x轴、y轴和标题。具体来说，ax1.set_xticks([])将x轴的刻度设置为空，这样可以隐藏x轴的刻度线，使图表更加简洁。而ax1.spines['bottom'].set_linestyle(':')则将x轴的样式设置为虚线，这样可以使x轴更加醒目，突出重点。如果要添加x轴标签，可以使用ax1.set_xlabel函数。注释部分的ax1.set_yticks([4,20,45],["最小值 4","同期值","最大值 45"],fontsize=8)是用来设置y轴刻度的标签，但这段代码是有错误的。如果要添加y轴标签，可以使用ax1.set_ylabel函数。最后，ax1.set_title函数用来设置图表的标题，family参数用来设置标题的字体。这样做可以让读者更加清晰地了解图表的含义和内容。如果你有具体的问题需要解答，请详细描述。

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=X**2 +Y**2 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

以下是优化后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

delta = 0.2
x = y = np.arange(-3, 3, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X**2 + Y**2

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))

ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap='jet')
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：

1. 从 `matplotlib` 中导入 `mpl_toolkits.mplot3d`，以便使用 3D 绘图函数。
2. 使用 `plot_surface` 函数绘制 3D 图形，而不是 `plot_trisurf` 函数，因为前者效果更好且速度更快。
3. 调整了代码格式，使其更易读。