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。

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def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据集 df 和标签 label。该函数会先创建一个 16x6 的画布，然后创建两个子图，分别用于显示各类异常点的分布情况和清洗后的结果。在第一个子图中，函数会根据不同标签的数据点在 WindSpeed-Power 平面上进行散点图的绘制，其中每个标签的数据点使用不同的颜色进行区分。最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

fig = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=300, facecolor="white") plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.rcParams['font.size'] = 28 plt.rcParams['font.weight'] = 'bold' norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=-0.4, vmax=0.4) # SLA norm locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(0.2) h1 = plt.imshow(sla, cmap='seismic', interpolation='bicubic', norm=norm) plt.margins(0, 0) # plt.axis('off') # 画图无边框,解开此行,以下注释,pad_inches改为0.0 fc = plt.colorbar(h1, ticks=locator, fraction=0.046, pad=0.04) ax1 = fc.ax ax1.set_title('m', fontsize=28, font='Times New Roman') x = [0, 16, 32, 48, 63.5] # ? y = [0, 16, 32, 48, 63.5]

您好！根据您提供的代码，这段代码是用于创建一个大小为10x10英，分辨率为300的图形，并设置背景颜色为白色。接下来的几行代码用于设置字体样式和大小。然后，使用se颜色映射和双三次插值绘制一个名为"h1"的图像。接着，设置图像的边距和添加一个colorbar，并设置colorbar的标签和刻度。最后，定义了一个包含x和y坐标的列表。

不过，您在注释中提到了一个问号，我不是很明白您在问什么问题。请问您需要对x和y坐标列表进行什么操作吗？