用matplotlib画4个图,是否有筛选器,可以让我选择每次看哪个图

时间: 2024-03-07 15:47:48 浏览: 7
是的,你可以使用matplotlib的交互式功能来实现这个需求。你可以通过使用matplotlib的事件处理机制来实现这个功能。 下面是一个简单的示例代码,可以让你在四个子图中选择哪一个看: ```python import matplotlib.pyplot as plt def on_click(event): # 获取当前的子图 ax = event.inaxes if ax is not None: # 隐藏所有的子图 for sub_ax in fig.get_axes(): sub_ax.set_visible(False) # 显示当前的子图 ax.set_visible(True) # 重新绘制图形 fig.canvas.draw() # 创建四个子图 fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3]) axs[0, 1].plot([3, 2, 1], [1, 2, 3]) axs[1, 0].plot([1, 3, 2], [3, 1, 2]) axs[1, 1].plot([2, 1, 3], [3, 2, 1]) # 隐藏所有的子图 for ax in axs.flat: ax.set_visible(False) # 显示第一个子图 axs[0, 0].set_visible(True) # 连接事件处理函数 fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_click) plt.show() ``` 在这个示例中,我们创建了四个子图,然后使用matplotlib的事件处理机制来捕捉鼠标点击事件。当用户点击任意一个子图时,我们将隐藏所有的子图,并只显示当前的子图。然后重新绘制图形,以便用户可以看到当前选择的子图。 你可以根据需要修改子图的数量,以及子图的内容和样式,以适应你的具体需求。

相关推荐

import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后,看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名,特征得分越低(1最好),表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

最新推荐

recommend-type

解决python中用matplotlib画多幅图时出现图形部分重叠的问题

今天小编就为大家分享一篇解决python中用matplotlib画多幅图时出现图形部分重叠的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

主要介绍了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法,结合实例形式分析了matplotlib实现绘制多个图形单独显示的具体操作技巧与注意事项,代码备有较为详尽的注释便于理解,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

主要为大家详细介绍了python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

利用matplotlib为图片上添加触发事件进行交互

主要介绍了利用matplotlib为图片上添加触发事件进行交互,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python使用matplotlib实现的图像读取、切割裁剪功能示例

主要介绍了Python使用matplotlib实现的图像读取、切割裁剪功能,结合实例形式分析了Python基于matplotlib操作图片的加载、读取、坐标控制及裁剪相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。