ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"])我觉得这个窗口太大了

时间: 2024-01-08 09:03:15 浏览: 54
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使用API限制窗口大小

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你可以尝试调整legend的大小，可以使用以下代码： ``` ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"]) ll.set_bbox_to_anchor((0.8, 0.8)) ``` 其中set_bbox_to_anchor函数可以设置legend的位置和大小，(0.8, 0.8)表示放置在坐标轴的右上方。你可以自己调整这个参数来达到想要的效果。
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ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"])我希望他小点

legend = axs[0].legend([line1, line2], ["LP", "CP"]) legend.fontsize = 'small' 你也可以使用 fontsize 参数来在一行代码中完成这个操作，例如： axs[0].legend([line1, line2], ["LP", "CP"], ...

ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"])让他缩小

ll = axs[0].legend([line1, line2], ["LP", "CP"]) ll.set_fontsize(10) 你还可以使用ll.set_size()方法来设置整个图例的大小，例如： ll = axs[0].legend([line1, line2], ["LP", "CP"]) ll.set_size...

ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"])全部参数有哪些

根据你的代码，ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"]) 中的第一个参数是一个包含两个线条对象的列表 [line1, line2]，第二个参数是一个包含两个线条标签的列表 ["LP", "CP"]。这会在 axs[0] 这个...

ll=axs[0].legend([line2,line1],["CP", "LP"],handletextpad=0.2,handlelength=0.8)的全部参数

- [line2, line1]: 图例中要显示的线条对象，这里line2和line1分别代表CP和LP两条线 - ["CP", "LP"]: 对每个线条对象的标签文字进行设置 - handletextpad=0.2: 图例中文本与线条之间的间距，默认为0.8 - ...

ll=axs[0].legend([line2,line1],["CP", "LP"],handletextpad=0.2,handlelength=0.8)的全部参数有哪些

ll=axs[0].legend([line2,line1],["CP", "LP"],handletextpad=0.2,handlelength=0.8)参数解释如下： - axs[0]：表示要在哪个子图上添加图例。 - [line2,line1]：列表类型，表示添加图例中的线条。在这里，...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD() imfs = decomposer.decompose(charge)fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') axs[imfs.shape[0]+1].legend() axs[0].set_title('Original Signal') for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') plt.tight_layout() plt.show()调整以上代码，使得子图之间间距略大

fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i ...

axs = axs.flatten()

Here, axs is a multi-dimensional array of shape (nrows, ncols). The flatten() function is called on axs to transform it into a one-dimensional array. The resulting one-dimensional array is ...

请解释下面这段代码的意思：fig, axs = plt.subplots(1) total_width = -np.inf total_length = -np.inf with open(flp_filename, "r") as fp: for line in fp: # Ignore blank lines and comments if line == "\n" or line[0] == '#': continue parts = line.split() name = parts[0] width = float(parts[1]) length = float(parts[2]) x = float(parts[3]) y = float(parts[4]) rectangle = plt.Rectangle((x, y), width, length, fc="none", ec="black") axs.add_patch(rectangle) plt.text(x, y, name) total_width = max(total_width, x + width) total_length = max(total_length, y + length) temps = [] with open(temperatures_filename, "r") as fp: for line in fp: temps.append(float(line.strip().split()[1]))

这段代码是一个Python脚本，用于读取一个文本文件（flp_filename），并计算文件中每一行的长度和宽度的总和。具体来说，代码中用到了matplotlib库中的plt.subplots函数和numpy库中的np.inf常量。 代码的第一行使用...

sns.heatmap(np_arr_1, cmap='Blues', ax=axs[0, 0], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_2, cmap='Blues', ax=axs[0, 1], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_3, cmap='Blues', ax=axs[0, 2], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_4, cmap='Blues', ax=axs[0, 3], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_5, cmap='Blues', ax=axs[1, 0], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_6, cmap='Blues', ax=axs[1, 1], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_7, cmap='Blues', ax=axs[1, 2], fmt='d') sns.heatmap(conf_mat, cmap='Blues', ax=axs[1, 3], fmt='d')怎么给每一个都设置title

axs[0, 1].set_title('Title 2') axs[0, 2].set_title('Title 3') axs[0, 3].set_title('Title 4') axs[1, 0].set_title('Title 5') axs[1, 1].set_title('Title 6') axs[1, 2].set_title('Title 7') axs[1, 3].set_...

Core was generated by ./PLCXOperator'. Program terminated with signal 6, Aborted. #0 0x00007f504a0a623b in raise () from /usr/lib64/libpthread.so.0 Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install cyrus-sasl-lib-2.1.26-20.axs7.x86_64 glibc-2.17-157.axs7.1.x86_64 keyutils-libs-1.5.8-3.axs7.x86_64 krb5-libs-1.14.1-27.axs7.x86_64 libaio-0.3.109-13.axs7.x86_64 libcom_err-1.42.9-9.axs7.x86_64 libcurl-7.29.0-35.axs7.x86_64 libgcc-4.8.5-11.axs7.1.x86_64 libidn-1.28-4.axs7.x86_64 libselinux-2.5-6.axs7.x86_64 libssh2-1.4.3-10.axs7.1.x86_64 libstdc++-4.8.5-11.axs7.1.x86_64 nspr-4.11.0-1.axs7.x86_64 nss-3.21.3-2.axs7.1.x86_64 nss-softokn-freebl-3.16.2.3-14.4.axs7.x86_64 nss-util-3.21.3-1.1.axs7.x86_64 numactl-devel-2.0.9-6.axs7.x86_64 openldap-2.4.40-13.axs7.x86_64 openssl-libs-1.0.1e-60.axs7.x86_64 pcre-8.32-15.axs7.1.x86_64 zlib-1.2.7-17.axs7.x86_64 (gdb)

这是一个产生了核心转储的错误信息，说明程序已经因为收到了一个异常信号而被终止。具体原因需要分析核心转储文件来确定，可以使用 GDB 调试工具来分析。同时，还有一些调试信息缺失，需要安装相应的 debuginfo 包来...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 3 1 fig,axs=plt.subplots(figsize=(5,5)) 2 titanic=titanic.sort_values("Age") ----> 3 titanic[titanic["Sex"]=="female"].plt.scatter(x="Age",y="Fare",a=axs,c="red",label="Female") 4 titanic[titanic["Sex"]=="male"].plt.scatter(x="Age",y="Fare",a=axs,c="green",label="Male") 5 plt.title("Age vs Fare")

这段代码中出现了一个 AttributeError 错误。这个错误通常表示对象没有所需的属性或方法。在这种情况下，错误出现在 titanic[titanic["Sex"]=="female"].plt.scatter() 这一行。 可能的原因是 titanic 数据框...

def myplot(images,titles): # For plotting multiple images at once fig, axs=plt.subplots(1,len(images),sharey=True) fig.set_figwidth(15) for img,ax,title in zip(images,axs,titles): if img.shape[-1]==3: img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # OpenCV reads images as BGR, so converting back them to RGB else: img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ax.imshow(img) ax.set_title(title)

这是一个 Python 函数，用于同时绘制多个图像。函数名为 myplot，输入参数为 images 和 titles，分别表示要绘制的图片和对应的标题。函数中使用了 matplotlib 库进行绘图，通过创建 subplots 实现将多个图片放在一起...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码

这段代码实现了一个函数 plot_hist，其目的是绘制数据集中每个特征的直方图。具体实现步骤如下： 1. 导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。 2. 读取名为 "winequality-white.csv" 的文件，将其转换成 ...

axs.legend()

axs.legend() 是一个用于在 Matplotlib 图表中添加图例的方法。通过调用该方法，可以在图表中显示数据的标签。这样，就可以清晰地区分不同的数据集或不同的绘图元素。 例如，假设你在绘制一个散点图，并希望在图表...

fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 4)) sns.displot(adata.obs["total_counts"], kde=False, ax=axs[0]) sns.displot(adata.obs["total_counts"][adata.obs["total_counts"] < 10000], kde=False, bins=40, ax=axs[1]) sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"], kde=False, bins=60, ax=axs[2]) sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"][adata.obs["n_genes_by_counts"] < 4000], kde=False, bins=60, ax=axs[3]) plt.show()完善这段代码使图像在一个画布上生成

可以使用plt.subplots()函数来创建一个包含所有子图的画布。修改代码如下： python fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 4)) sns.displot(adata.obs["total_counts"], kde=False, ax=axs[0]) sns....

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播，反向传播，优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

这段代码是一个基于RNN（循环神经网络）的模型来对CIFAR-10数据集进行分类。以下是详细的解释： 1. 导入需要的库： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision ...

import matplotlib.pyplot as plt import np as np import numpy as np from scipy import signal from scipy import fftpack import matplotlib.font_manager as fm t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) X = fftpack.fft(x) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8)) axs[0, 0].plot(t, x, color='pink') axs[0, 0].set_title('原信号', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='plum') axs[0, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown') axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') b1, a1 = signal.butter(16, 0.2) y = signal.filtfilt(b1, a1, x) axs[1, 0].plot(t, y, color='grey') axs[1, 0].set_title('高通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='indigo') axs[1, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') b2, a2 = signal.butter(4, 0.3) z = signal.filtfilt(b2, a2, x) axs[1, 1].plot(t, z, color='orange') axs[1, 1].set_title('低通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='navy') axs[1, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') plt.tight_layout() plt.show()有错误

3. 在 axs[0, 0].plot(t, np.abs(X), color='brown') 这一行，应该改为 axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown')。 综上所述，改正后的代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as ...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

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在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"