fig = plt.figure()注释

这行代码创建了一个新的空白的matplotlib图形，并将其存储在变量fig中。我们可以使用这个变量来控制图形的各种属性，如标题、子图、坐标轴等。但是这个图形还没有任何内容。我们需要使用其他的matplotlib函数来添加图形元素，如线条、散点、柱形等。最后，我们使用plt.show()函数来显示图形。

相关问题

程序改错import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig=plt.figure(figsize=(12,9)) fig.add_subplot(121) option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] plt.hist(range(6),data) plt.title("小区垃圾分类还存在的问题") plt.xticks(range(6),data, rotation=45) plt.xlabel("选项") plt.ylabel("回复情况") fig.add_subplot(122) plt.pie(x=data,labels=option,autopct='%4.1f%%')#.. plt.show()

这段代码中有两个问题：

1. plt.hist() 方法的参数顺序不正确。第一个参数应该是数据，第二个参数是直方图的条数。

2. plt.pie() 方法中的一个注释符号“#”导致了语法错误。

下面是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

fig = plt.figure(figsize=(12, 9))
fig.add_subplot(121)
option = ["宣传不到位", "环保意识不强", "收集站分布不合理", "投放时间不方便", "乱扔垃圾未处罚", "管理不到位"]
data = [17, 44, 17, 41, 24, 19]
plt.hist(data, bins=6)
plt.title("小区垃圾分类还存在的问题")
plt.xticks(range(6), option, rotation=45)
plt.xlabel("选项")
plt.ylabel("回复情况")

fig.add_subplot(122)
plt.pie(x=data, labels=option, autopct='%4.1f%%')
plt.show()

修改后的代码中，我们将 plt.hist() 方法的参数顺序改正，并将直方图的条数指定为 6。同时在 plt.pie() 方法中删除了注释符号“#”。

# 显示良性的分类正确的前8个图像 def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() # 显示良性的分类错误的前8个图像 w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(mis_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行下面

# 定义一个函数 Transfername，用于将标签编码转换为具体的分类名称
def Transfername(namecode):
    if namecode == 0:
        return "Benign"
    else:
        return "Malignant"

# 设置图像宽度和高度
w = 60
h = 40

# 显示分类正确的前 8 个良性图像
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))
columns = 4
rows = 2
for i in range(len(prop_class)):
    ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1)
    ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) 
                 + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]]))
    plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest')
plt.show()

# 显示分类错误的前 8 个良性图像
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))
columns = 4
rows = 2
for i in range(len(mis_class)):
    ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1)
    ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) 
                 + "\n" + "  Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]]))
    plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest')
plt.show()

以上代码用于显示分类正确和分类错误的前 8 个良性乳腺肿瘤图像。首先定义了一个函数 Transfername，用于将标签编码转换为具体的分类名称。接着设置了图像的宽度和高度。

然后使用 matplotlib 库显示分类正确的前 8 个良性图像。使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。

接下来使用 matplotlib 库显示分类错误的前 8 个良性图像，同样使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。

注意，在显示分类正确的图像和分类错误的图像时，需要分别使用两个不同的 for 循环和不同的数据列表(prop_class 和 mis_class)。