for i, ax in enumerate(axes): sheet_name = excel.sheet_names[i] plt.subplot(8,1,i+1) plt.boxplot(df[sheet_name]["完播率"], labels=[sheet_name]) plt.set_title(sheet_name)

感谢您提供的绘图代码。根据您的代码，您希望绘制八个箱型图，每个图对应一个表格(sheet)中的"完播率"数据列。

您可以尝试使用以下代码来绘制这些箱型图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(8, 1, figsize=(10, 20))

for i, ax in enumerate(axes):
    sheet_name = excel.sheet_names[i]
    ax.boxplot(df[sheet_name]["完播率"], labels=[sheet_name])
    ax.set_title(sheet_name)

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码将会创建一个包含8个子图的图形，每个子图对应一个表格(sheet)的箱型图。每个箱型图的x轴标签将使用对应的表格(sheet)名称。

请确保已经正确导入`matplotlib.pyplot`库，并根据您的需求对绘图进行调整。希望这能帮助到您！如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x): return x * w + b def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) b_list = [] w_list = [] mse_list = [] for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): loss_sum = 0 for b in np.arange(-2, 2, 0.1): print(f"w={w}, b={b}") for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) loss_sum = loss_sum + loss_val print('/t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('mse=', loss_sum/3) w_list.append(w) b_list.append(b) mse_list.append(loss_sum/3) ax.plot_surface(w_list, b_list, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss")哪里错了怎么改

在代码中有几个问题需要修改：

1. 在loss函数中，应该使用平均损失而不是总损失，因此需要将返回的值除以样本数量。

2. 在循环中，应该遍历所有的b值，而不是仅仅使用np.arange(-2, 2, 0.1)生成的一组值。

3. 在绘制图形时，应该使用meshgrid函数生成所有的(w, b)坐标对，并且使用flatten函数将坐标矩阵展平成一维数组。

下面是修改后的代码：

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

x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] 
y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 

def forward(x, w, b): 
    return x * w + b 

def loss(x, y, w, b): 
    y_pred = forward(x, w, b) 
    return np.mean((y_pred - y) ** 2) 

w_list = np.arange(0.0, 4.1, 0.1) 
b_list = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) 
W, B = np.meshgrid(w_list, b_list) 
mse_list = np.empty_like(W) 

for i, w in enumerate(w_list): 
    for j, b in enumerate(b_list): 
        loss_sum = 0 
        for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): 
            y_pred_val = forward(x_val, w, b) 
            loss_val = loss(x_val, y_val, w, b) 
            loss_sum += loss_val 
        mse_list[j, i] = loss_sum/len(x_data) 

ax.plot_surface(W, B, mse_list) 
ax.set_xlabel("w") 
ax.set_ylabel("b") 
ax.set_zlabel("Loss") 

plt.show()

这个代码会绘制出一个3D图形，其中的x轴表示w，y轴表示b，z轴表示损失。

帮我改进一下 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) print("训练集得分: %.4lf" % gnb.score(train_x, train_y)) print("测试集得分: %.4lf" % gnb.score(test_x, test_y)) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = gnb.fit(train_x, train_y).predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

以下是改进后的代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 使绘图支持中文字符
from matplotlib import rcParams
rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
data = digits.data
print(data[0])
print(digits.images[0])
print(digits.target[0])
plt.imshow(digits.images[0])
plt.show()

# 划分训练集和测试集
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82)
print(train_x)

# 使用高斯朴素贝叶斯进行训练和预测
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(train_x, train_y)
train_score = gnb.score(train_x, train_y)
test_score = gnb.score(test_x, test_y)
print("训练集得分: %.4lf" % train_score)
print("测试集得分: %.4lf" % test_score)
print(gnb.predict(data))
plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y, display_labels=digits.target_names)
plt.title("混淆矩阵")
plt.colorbar(label="样本数量")
plt.show()

# 绘制数字和预测结果的子图
fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    y_pred = gnb.predict([data[i]])
    ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none')
    ax.set_title("%d---->%d" % (digits.target[i], y_pred))
    ax.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

这里使用了高斯朴素贝叶斯分类器（`GaussianNB`），并计算了训练集得分和测试集得分。在绘制混淆矩阵时，使用了手写数字的类别标签作为显示标签。同时，在绘制数字和预测结果的子图时，添加了轴标签以提高可读性。

希望对你有所帮助！