plt.subplots.set_yticks

`plt.subplots.set_yticks()` is a method in the `matplotlib` library that sets the locations of the y-axis ticks on a plot. The function takes in an iterable of tick locations and sets them as the y-axis tick positions. Here is an example:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# set y-axis ticks at positions 4, 5, and 6
ax.set_yticks([4, 5, 6])

plt.show()

This code will create a plot with a line graph and set the y-axis ticks at positions 4, 5, and 6.

相关问题

解释这段代码fig, axs = plt.subplots(nrows=len(x_test), figsize=(6, 2.5*len(x_test))) for i in range(len(x_test)): axs[i].matshow(attention_weights[i].T, cmap='viridis') axs[i].set_xlabel('Input sequence') axs[i].set_ylabel('Attention weight') axs[i].set_xticks(range(x_test.shape[1])) axs[i].set_yticks(range(INPUT_DIM)) axs[i].xaxis.set_ticks_position('bottom') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要用于可视化注意力权重矩阵。它首先创建了一个 $len(x\_test)$ 行、每行含有一个 $2.5 \times$ 输入序列长度的图形画布，其中 `nrows=len(x_test)` 表示画布的行数，`figsize=(6, 2.5*len(x_test))` 表示画布的大小。

接下来，`for` 循环遍历每个测试样本，将其对应的注意力权重矩阵绘制成热图，使用 `axs[i].matshow(attention_weights[i].T, cmap='viridis')` 实现。其中，`attention_weights[i]` 表示第 i 个测试样本的注意力权重矩阵，`.T` 是转置操作，`cmap='viridis'` 表示使用 viridis 颜色映射。

然后，设置绘图的标签和刻度，`axs[i].set_xlabel('Input sequence')` 表示设置 x 轴标签为 "Input sequence"，`axs[i].set_ylabel('Attention weight')` 表示设置 y 轴标签为 "Attention weight"，`axs[i].set_xticks(range(x_test.shape[1]))` 和 `axs[i].set_yticks(range(INPUT_DIM))` 表示设置 x 和 y 轴的刻度。`axs[i].xaxis.set_ticks_position('bottom')` 表示设置 x 轴的刻度位置在底部。

最后，使用 `plt.tight_layout()` 使图形更美观，并使用 `plt.show()` 显示图形。

改正错误：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

import xlrd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls")
sheet = wb.sheet_by_index(0)

col_0 = sheet.col_values(0)[1:]
col_1 = sheet.col_values(1)[1:]
col_2 = sheet.col_values(2)[1:]

year = [int(c) for c in col_0]
add = [int(c) for c in col_1]
die = [int(c) for c in col_2]

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12)
plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12)
plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96))

ax.set_xlim([1940, 2020])
ax.set_ylim([500, 3000])

ax.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10))
ax.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500))

ax.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2)
ax.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2)

plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12)

plt.show()

主要修改的地方有：

1. 将年份、新生人口和死亡人口的字符串转化为整数时，将“[1:-1]”去掉，因为字符串的格式是“xxxx年”、“xxxx.x万”，不需要去掉最后一个字符。

2. 在创建子图时，将“plt”改为“ax”，因为“plt”在前面已经被赋值为“matplotlib.pyplot”，而子图的对象是“matplotlib.axes.Axes”，应该使用“ax”代替“plt”。