plt.plot(data.iloc[:,1]) plt.hist(data.iloc[:,1],bins=2000)
时间: 2024-01-18 12:03:59 浏览: 45
您想了解这两个代码片段的作用是什么吗?那么我可以告诉您,第一个代码片段使用 Matplotlib 库中的 plot 函数绘制一个折线图,其中 x 轴为数据的行索引,y 轴为数据的第二列。第二个代码片段使用 Matplotlib 库中的 hist 函数绘制一个直方图,其中 x 轴为数据的第二列数据,y 轴为每个 bin 中的数据点数。
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axs[0].plot(data.iloc[0, :], data.iloc[2, :], marker='o', label='x1', color='black')
这段代码使用 `plot` 函数在子图 `axs[0]` 中绘制了一个散点图。其中,`data` 是一个 pandas 数据框,`.iloc[0, :]` 和 `.iloc[2, :]` 分别表示选择第 0 行和第 2 行的所有列,`marker='o'` 表示散点的标记形状为圆形,`label='x1'` 表示给散点图添加标签为 `'x1'`,`color='black'` 表示散点图的颜色为黑色。
下面是一个例子,展示如何在子图中绘制散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 10))
# 创建画布和子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
# 在第一个子图中绘制散点图
axs[0].plot(data.iloc[0, :], data.iloc[2, :], marker='o', label='x1', color='black')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')
axs[0].set_title('Scatter Plot')
axs[0].legend()
# 在第二个子图中绘制直方图
axs[1].hist(data.iloc[0, :], bins=10, color='blue', alpha=0.5)
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('Frequency')
axs[1].set_title('Histogram')
# 显示图形
plt.show()
```
运行以上代码,会在第一个子图中绘制一个散点图,第二个子图中绘制一个直方图。注意,在子图对象中使用 `set_xlabel`、`set_ylabel` 和 `set_title` 函数设置横轴、纵轴和标题,使用 `legend` 函数添加图例。
lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()
这是一段Python代码,根据df4数据框的值和df02变量的值,将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中,stdev1和u1是之前计算得到的。
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