ax1.spines['bottom'].set_position(('data',20)) ax1.set_ylim(0,45)

这段代码分别用来设置图表的下边框位置和y轴的取值范围。具体来说，ax1.spines['bottom'].set_position(('data',20))将图表的下边框位置设置为纵坐标为20的位置，这样可以使图表更加紧凑，同时突出重点。而ax1.set_ylim(0,45)则将y轴的取值范围设置为0到45，这样可以让三个城市在5月每天的降水量在同一张图表中进行比较，同时也能够显示出每个城市的变化情况。如果你有具体的问题需要解答，请详细描述。

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代码解释ax1.spines['bottom'].set_position(('data',20)) ax1.set_ylim(0,45)

这段代码是用于修改 Matplotlib 绘图时图形边框和坐标轴的样式的。其中，`ax1` 是一个 Axes 对象，`spines` 是 `Axes` 对象的属性之一，它代表了图形的四个边框。`bottom` 表示下边框。

`ax1.spines['bottom'].set_position(('data',20))` 的作用是将下边框的位置移动到 y 轴坐标为 20 的位置。这里的 `('data', 20)` 表示将边框的位置设置为数据坐标系中的 (x, y) 坐标为 (0, 20) 的位置，即将边框移动到 y=20 的位置。

`ax1.set_ylim(0,45)` 的作用是将 y 轴的取值范围设置为 0 到 45。通过这一行代码，我们可以调整图形的纵坐标范围，使得图形更加合适。

在下列程序添加代码，使条形柱为黄色# -*- encoding: utf-8 -*- # here put the import lib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np # plt.bar(x, y, color='yellow') # 绘图数据来源 data = [5, 6, 4, 3, 700, 800, 10] x = range(len(data)) y = data def cm2inch(a,b): return a/2.54,b/2.54 def plot_broken(ax1,ax2): #绘制断裂处的标记 d = .85 #设置倾斜度 kwargs = dict(marker=[(-1, -d), (1, d)], markersize=5, linestyle='none', color='k', mec='k', mew=1, clip_on=False) ax2.plot([0, 1], [0, 0],transform=ax2.transAxes, **kwargs) ax1.plot([0, 1], [1, 1], transform=ax1.transAxes, **kwargs) ax2.spines['bottom'].set_visible(False)#关闭子图2中底部脊 ax1.spines['top'].set_visible(False)##关闭子图1中顶部脊 ax2.set_xticks([]) size1 = 10.5 mpl.rcParams.update( { 'text.usetex': False, 'font.family': 'stixgeneral', 'mathtext.fontset': 'stix', "font.family":'serif', "font.size": size1, "font.serif": ['Times New Roman'], } ) # 构造fig,ax fig = plt.figure(figsize = (cm2inch(16,9))) ax1 = fig.add_axes([0.15,0.15,0.8,0.35]) ax2 = fig.add_axes([0.15,0.55,0.8,0.35]) ax1.bar(x,y) ax2.bar(x,y) ax1.set_ylim(0,10) ax2.set_ylim(100,900)#设置y轴断裂处 ax1.set_yticks(np.arange(0,11,2)) plot_broken(ax1,ax2) ax1.set_xlabel('xlabel') # plt.bar(x, y, color='yellow') ax2.set_ylabel('ylabel ')#空格调节令ylabel居中 # plt.bar(x, y, color='yellow') plt.savefig(r'out.png',dpi = 600) plt.show()

要使条形柱为黄色，可以在程序中添加以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 3, 7, 2, 1]

# 绘制条形图，并设置颜色为黄色
plt.bar(x, y, color='yellow')

# 显示图形
plt.show()

其中，`color='yellow'`表示设置条形柱的颜色为黄色。其他可用的颜色还包括红色（`'red'`）、绿色（`'green'`）、蓝色（`'blue'`）等等。