plt.subplot(3,1,1) plt.plot(rawdat1[:,0])什么意思

时间: 2024-01-15 14:02:58 浏览: 71
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

这两行代码使用Matplotlib库中的subplot和plot函数来创建一个具有3行1列的子图，并在第1行中绘制名为rawdat1的NumPy数组的第一列数据。subplot函数的参数3,1,1表示在一个3行1列的子图中，当前子图位于第1行。plot函数的参数rawdat1[:,0]表示绘制rawdat1数组的所有行和第0列的数据。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2...
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利用．plt文件和plot绘制工程图形.rar_PLT_plt文件_poethrr

例如，plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])将在x轴上以[1, 2, 3]的值对应地绘制y轴上的[4, 5, 6]。plot函数还支持许多可选参数，如线型、颜色、标记样式等，以满足不同需求的图形定制。 在"利用．PLT文件和PLOT绘制工程...

fig1 = plt.figure() plt.subplot(411) plt.plot(t,f) plt.xlim((0,1)) for key, value in fsub.items(): plt.subplot(4,1,key+1) plt.plot(t,value) fig1.suptitle('Original input signal and its components')是什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制了一个包含四个子图的图表。第一个子图绘制了变量t和f的关系图，第二到第四个子图绘制了变量fsub中包含的三个值与t的关系图。整个图表的标题是"Original input signal and its ...

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt....

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

a = [1, 2, 3, 4, 56, 8] fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 plt.show() 这里使用了...

ax[0] = plt.subplot(1, 3, 1) ax[1] = plt.subplot(1, 3, 2) ax[2] = plt.subplot(1, 3, 3, sharex=ax[0], sharey=ax[0])

These lines of code create a figure with three subplots arranged horizontally....The code assigns each subplot to a variable, which can be used to plot data on that particular subplot.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择...

解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些...

plt.figure() plt.figure(figsize=(10, 3)) plt.subplot(1, 2,1) sns.distplot(data_train['price']) plt.subplot(1,2,2) data_train['price'].plot.box()是什么意思

- plt.subplot(1, 2, 1) 在当前图形窗口中创建一个1行2列的子图，并激活第一个子图。 - sns.distplot(data_train['price']) 在第一个子图中绘制数据集中价格（'price'）的分布图，使用了Seaborn库的distplot...

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

# 绘制原始信号 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制去除基线漂移后的信号 plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, y_detrend, 'g') plt.title('Detrended Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') plt.tight_layout() plt.show()这段代码中没有定义t导致出错，请结合上面的信息帮我修改代码

plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('...

输入并运行下列程序，查看运行结果并提交，自行查阅文档并写出各部分代码的功能： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #plot 1: xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.title("plot 1") #plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(x,y) plt.title("plot 2") plt.suptitle("绘制子图") plt.show()

第7行通过plt.subplot()函数指定第一个子图的位置，(1, 2, 1)表示子图在一行两列的布局中占用第1个位置。 第8行使用plt.plot()函数绘制第一个子图的线条。 第9行使用plt.title()函数设置第一个子图的标题...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(221,title="No 1 ",xticks=np.arange(6)) plt.plot((2,4),(3,6),c='g') plt.subplot(223,xlabel='Number',ylabel='Value') plt.plot((1,2),(4,3),c='b') plt.subplot(224,facecolor='#00FFFF') plt.plot((1,2),(3,4),c='y') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 绘制了一个包含三个子图的图形。第一个子图是一个 2x2 布局中的左上角子图，用绿色的线条连接了两个点。第二个子图是一个 2x2 布局中的左下角子图，设置了 x 轴和 y 轴的标签，并用蓝色的...

plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K')为什么不显示

plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.show() 这样就可以在程序运行时显示图形了...

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

axs[0].plot(a) axs[0].set_title("SHFE.hc2310实时价格") plt.pause(0.5) for j in diff: b.append(j) axs[1].clear() axs[1].plot(b) axs[1].set_title("SHFE.hc2310价格变化率") plt.pause(0.5) plt....

把下面这段代码改成同时动态显示图aa=api.get_tick_serial（“SHFE.hc2310”，8000）.last_price.values diff = [j-i for i， j in zip（aa[：-1]， aa[6：]）] a = [] b=[] # fig， ax = plt.subplots（） for i in aa： plt.subplot（211） plt.clear（） plt.plot（a） plt.pause（0.5） a.append（i） # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show（） for j in diff： plt.subplot（212） plt.clear（） plt.plot（b） plt.pause（0.5） b.append（j） plt.show（）

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) for i in aa: ax1.clear() a.append(i) ax1.plot(a) plt.pause(0.5) for j in diff: ax2.clear() b.append(j) ax2.plot(b) plt.pause(0.5) plt.show()

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

ax3 = plt.subplot(212, facecolor='y') 6. 利用 matplotlib 库中的 sca 函数选择要绘制图像的子图： python plt.sca(ax1) plt.plot(x, y1, color='red') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax2) plt.plot(x,...

plt.subplot(321) plt.plot(x,y,color='r') plt.subplot(324) plt.plot(x,y,color='b')画4个子图，要求画出 y=x y=

plt.subplot(321) 和 plt.subplot(324) 分别是在一个3行2列的网格中创建了第1个小图和第4个小图。plt.plot(x, y, color='r') 和 plt.plot(x, y, color='b') 将x和y坐标绘制成了红色线和蓝色线，这里假设x和y...

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