line, =ax1. plot(t, s, lw=2)
时间: 2024-05-28 19:12:06 浏览: 17
这是一个绘制折线图的代码,其中:
- `ax1` 是一个 Axes 对象,表示图形中的一个子图。
- `t` 是一个一维数组,表示折线的横坐标。
- `s` 是一个一维数组,表示折线的纵坐标。
- `lw=2` 表示折线的线宽为 2。
代码执行后,`line` 变量将会存储绘制出来的折线对象,可以用它来进一步设置折线的属性,例如修改线条颜色、线型等。
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fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='Train Loss') ax1.plot(train_accs, label='Train Acc') ax1.set_ylim([0, 1]) ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax1.legend() 使两条曲线线条有差别
要使两条曲线线条有差别,可以使用不同的颜色、线型或标记。以下是一些示例代码:
1. 使用不同的颜色:
```
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', color='red')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', color='blue')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()
```
2. 使用不同的线型:
```
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', linestyle='--')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', linestyle=':')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()
```
3. 使用不同的标记:
```
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', marker='o')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', marker='s')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()
```
你可以根据自己的需求选择其中一种或多种方法。
def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) 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') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签
可以使用以下代码在函数中添加x轴和y轴标签:
```python
def draw_stats(self, vals):
self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1)
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.ax1.set_xlabel('Time')
self.ax1.set_ylabel('Clients Ratio')
plt.savefig('output.png', dpi=300)
```
在上面的代码中,我们使用set_xlabel()和set_ylabel()函数分别添加x轴和y轴标签。这将在保存为PNG文件之前在图表中显示标签。