plt取消xticks

时间: 2023-09-22 15:14:58 浏览: 35
可以使用以下代码取消 Matplotlib 中的 xticks: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 先创建一个示例图像 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 取消 xticks plt.xticks([]) # 显示图像 plt.show() ``` 这样就可以取消 xticks,并且不显示 x 轴的刻度。
相关问题

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i] plt.grid(False) plt.xticks([]) plt.yticks([])

A:这段代码是一个函数,用于显示图像及其对应的标签和预测结果。参数包括:图像的索引 i,预测数组 predictions_array,真实标签 true_label 和图像 img。函数会将 predictions_array、true_label 和 img 中与 i 相对应的值取出,然后使用 matplotlib 中的函数显示图像,并取消图像的网格和坐标轴标签。

python plt取消坐标轴标签

在Python的matplotlib库中,如果你想要取消坐标轴的标签,你可以使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数来设置无标签。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [0, 1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] # 绘制图表 plt.plot(x, y) # 取消x轴标签 plt.xticks([]) # 或者你可以传递一个空列表作为参数 # 取消y轴标签 plt.yticks([]) # 显示图表,但不会显示轴标签 plt.show() ``` 在这个例子中,`plt.xticks([])`表示清除所有x轴刻度标签,`plt.yticks([])`则对应于y轴。如果你想保留坐标网格线但去掉标签,可以单独设置grid=True。
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import scipy.io as sio from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=sio.loadmat('AllData') labels=sio.loadmat('label') print(data) class1 = 0 class2 = 1 idx1 = np.where(labels['label']==class1)[0] idx2 = np.where(labels['label']==class2)[0] X1 = data['B007FFT0'] X2 = data['B014FFT0'] Y1 = labels['label'][idx1].reshape(-1, 1) Y2 = labels['label'][idx2].reshape(-1, 1) ## 随机选取训练数据和测试数据 np.random.shuffle(X1) np.random.shuffle(X2) # Xtrain = np.vstack((X1[:200,:], X2[:200,:])) # Xtest = np.vstack((X1[200:300,:], X2[200:300,:])) # Ytrain = np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) # Ytest = np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) # class1=data['B007FFT0'][0:1000, :] # class2=data['B014FFT0'][0:1000, :] train_data=np.vstack((X1[0:200, :],X2[0:200, :])) test_data=np.vstack((X1[200:300, :],X2[200:300, :])) train_labels=np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) test_labels=np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) ## 训练SVM模型 clf=svm.SVC(kernel='linear', C=1000) clf.fit(train_data,train_labels.reshape(-1)) ## 用测试数据测试模型准确率 train_accuracy = clf.score(train_data, train_labels) test_accuracy = clf.score(test_data, test_labels) # test_pred=clf.predict(test_data) # accuracy=np.mean(test_pred==test_labels) # print("分类准确率为:{:.2F}%".fromat(accuracy*100)) x_min,x_max=test_data[:,0].min()-1,test_data[:,0].max()+1 y_min,y_max=test_data[:,1].min()-1,test_data[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02)) # 生成一个由xx和yy组成的网格 # X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T # Z = clf.decision_function(xy).reshape(xx.shape) # z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) z=xy.reshape(xx.shape) plt.pcolormesh(xx.shape) plt.xlim(xx.min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.xtickes(()) plt.ytickes(()) # # 画出分界线 # axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) # axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=80,facecolors='none',linewidths=1.5,edgecolors='k') plt.show()处理一下代码出错问题

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