if legend: axes.legend(legend) axes.grid()

时间: 2024-05-25 08:12:27 浏览: 140
这段代码是用于在 matplotlib 中绘制图形时添加图例和网格线的。 `legend` 是一个包含图例信息的列表，用于标识不同的数据序列或图形元素。`axes.legend(legend)` 的作用是将图例添加到图形对象 `axes` 中。 `axes.grid()` 是用于在图形中添加网格线的，使得图形更易于读取和解释。如果需要添加网格线，只需要调用该函数即可。
相关问题

def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend): """设置matplotlib的轴 Defined in :numref:`sec_calculus`""" axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid()

这段代码定义了一个名为`set_axes`的函数，用于设置matplotlib的轴。它有七个参数：`axes`是matplotlib的轴对象，`xlabel`和`ylabel`是轴的标签，`xlim`和`ylim`是轴的范围，`xscale`和`yscale`是轴的缩放类型，`legend`是一个包含图例信息的列表。 在函数体内，对传递进来的参数进行了设置，调用了`axes`对象的方法来设置轴的标签、范围、缩放类型，以及是否显示图例和网格线。最后返回了一个设置好的`axes`对象。

def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend): """设置matplotlib的轴""" axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() 为上述函数生成详细注释

该函数的作用是设置matplotlib绘图中的轴。 参数解释： - axes: matplotlib的轴对象，用于设置轴的属性。 - xlabel: x轴的标签。 - ylabel: y轴的标签。 - xlim: x轴的取值范围，是一个包含两个元素的列表或元组。 - ylim: y轴的取值范围，是一个包含两个元素的列表或元组。 - xscale: x轴的缩放类型，可以是'linear'（线性缩放）或'log'（对数缩放）。 - yscale: y轴的缩放类型，可以是'linear'（线性缩放）或'log'（对数缩放）。 - legend: 图例标签，是一个列表。 函数主要步骤： 1. 使用`axes.set_xlabel(xlabel)`设置x轴的标签。 2. 使用`axes.set_ylabel(ylabel)`设置y轴的标签。 3. 使用`axes.set_xscale(xscale)`设置x轴的缩放类型。 4. 使用`axes.set_yscale(yscale)`设置y轴的缩放类型。 5. 使用`axes.set_xlim(xlim)`设置x轴的取值范围。 6. 使用`axes.set_ylim(ylim)`设置y轴的取值范围。 7. 如果有图例标签，使用`axes.legend(legend)`添加图例。 8. 使用`axes.grid()`显示网格线。 通过调用这个函数，可以方便地设置matplotlib绘图中轴的属性，包括标签、缩放类型、取值范围、图例和网格线。
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gridLegend函数

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- **网格（Grid）**：grid函数控制网格线的显示。 - **颜色映射（Color Maps）**：colormap函数可以改变颜色映射，影响图像的色彩表现。 - **标题和子图（Titles and Subplots）**：title用于添加标题，...
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matplotlib-main.zip

- **Figure和Axes**: 在Matplotlib中，每个图形（Figure）可以包含多个子图（Axes），而每个Axes可以绘制一个或多个图形。 - **Plots**: Plot函数是绘制二维线图的基础，它接受x和y坐标作为输入，并可自定义颜色、...

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend ...

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 以时间段作为x轴，同一时间段出现的次数和作为y轴，作曲线图 x = [] for i in range(24): x.append('{:02d}:00'.format(i)) # 绘图 plt.plot(x, work_day_time, label='工作日') # x,y轴标签 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('次数') # 标题 plt.title('工作日消费曲线图') # x轴倾斜60度 plt.xticks(rotation=60) # 显示label plt.legend() # 加网格 plt.grid()优化代码

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 构造x轴时间段 x = ['{:02d}:00'.format(i) for i in range(24)] # 绘制工作日消费曲线图 plt.plot(x, work_day_time, label='工作日') # 设置x,y轴标签 plt....

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(15) y_max =[559, 611, 631, 660, 680, 699, 727, 749, 765, 795, 820, 834, 874, 909,1076] # 可以调用多次plot() 函数 plt.plot(x, y_max, marker='o', label='最高温度') # 为图表添加注释并设置字体的样式 x_temp = 4 for y_h, y_l in zip(y_max, y_min): plt.text(x_temp-0.3, y_h + 0.7, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 plt.title('未来15天最高气温和最低气温的走势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度($^\circ$C)') plt.ylim(0, 40) plt.legend() plt.show()给这张图表进行美化

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 修改背景色 plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'white' # 修改图表尺寸 plt.figure(figsize=(8, 5)) # 数据 x = np.arange(15) y_max =[559, 611, 631, 660, ...

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值在时间轴上的变化趋势。在风速-功率曲线图中，使用...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False radar_labels = np.array(['用户A', '用户B', '用户C', '用户D']) nAttr = 4 # 图的边数 #建议优化这个功能 #从文件读取数据并绘图，问题点：1.文件的数据需要严格控制为4行，如果同一用户测了两次会报错 # 2.不能精确定位某一用户的数据，如果用户D先测，在图里会显示为用户A的数据 #建议：根据用户数量动态调整图的数据（有点难） or 让新的数据覆盖原有数据，如用户B测了多次，取最近一次的数据覆盖第二行（比前一个简单点） fo = open("record_num.txt", "r") data = [] for line in fo.readlines(): s = line.split() s = np.array([s[0], s[1], s[2]]) s = s.astype(np.float) data.append(s) fo.close() data_labels = ('状态', '答题速度', '答题准确率') # 属性标签 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles, data, 'bo-', color='gray', linewidth=1, alpha=0.2) plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles, data, alpha=0.25) plt.thetagrids((angles * 180 / np.pi)[:-1], radar_labels) plt.figtext(0.52, 0.95, '单词测试分析图', ha='center', size=20) # 标题 legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.savefig('holland_radar.jpg') plt.show() elif option == 0:

这段代码使用Matplotlib库绘制雷达图来展示用户的测试数据。首先，它设置了字体为SimHei以支持中文显示，并且禁用了Unicode减号显示问题。 接下来，它定义了一个包含用户标签的数组radar_labels，以及图形的边数...

考察知识点：add axes0 绘制多子图 使用 add_axex0方式，按如下要求绘制两个子图。 需要满足以下条件： 1.绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角 2.为每个子图图表设置中文表名。 3.为每个子图图表设置线条样式，样式自选 4.为每个子图图表设置线条上点形状，形状自选 5.为每个子图图表修改线上点大小，大小自选 6.为每个子图图表设置线条颜色，颜色自选 7.为每个子图图表设置网格线。 8.为每个子图图表设罝图例

1. 使用 subplots() 函数创建第一个子图的 Axes 对象，使用 add_axes() 函数创建第二个子图的 Axes 对象。 2. 使用 plot() 函数绘制曲线，设置线条样式、点形状、颜色和图例。 3. 使用 set_xlabel() 和 ...

导入GDP数据集，分别作： 1. CPI向量的点图 2. 以Kapital为自变量，GDP为因变量，作它们线图 3. 作GDP数据集的散点图矩阵 4. 根据需要使用set类方法和setp方法设置以上图形的点型，颜色，坐标轴范围，标题等选项

for ax in [plt.gca(), plt.gcf().axes]: ax.set_facecolor('lightgray') # 背景颜色 ax.set_xlim([min(df['Kapital']), max(df['Kapital'])]) # X轴范围 ax.set_ylim([min(df['GDP']), max(df['GDP'])]) # Y轴...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(15) y =[559, 611, 631, 660, 680, 699, 727, 749, 765, 795, 820, 834, 874, 909,1076] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y, marker='o', label='高校毕业生人数') plt.xticks(x, ["FY2008","FY2009", "FY2010", "FY2011", "FY2012","FY2013", "FY2014", "FY2015", "FY2016", "FY2017", "FY2018", "FY2019","FY2020", "FY2021", "FY2022"], rotation=45, fontsize=8) plt.ylim(400, 1200) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5) for y_h, y_l in zip(y): plt.text(x_temp-0.2, y_h + 10, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 plt.title('2008年至2022年历年高校毕业生人数', fontsize=14) plt.xlabel('年份', fontsize=12) plt.ylabel('万人', fontsize=12) plt.legend() plt.subplots_adjust(bottom=0.2, left=0.15, top=0.9, right=0.9) plt.show()提取图标数据重新做一张折线图

plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5) for x_val, y_val in zip(x, y): plt.text(x_val, y_val + 10, y_val, ha='center', va='bottom', fontsize=8) plt.title('2008年至2022年历年高校毕业生人数', ...

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...

考察知识点： add _ axes (）绘制多子图 使用 add _ axex (）方式，按如下要求绘制两个子图 请在满足要求的同时尽可能的美化图表，子图样式请大家尽情发挥需要满足以下条件： 1．绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角2．为每个子图图表设置中文表名 3．为每个子图图表设置线条样式虚线 4．为每个子图图表设置线条上点形状圆圈 5．为每个子图图表修改线上点大小1 6．为每个子图图表设置线条颜色绿色 7．为每个子图图表设置网格线 8．为每个子图图表设置图例

ax1.legend(['正弦波'], loc='upper left') # 绘制第二个子图 ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(x, y2, '--o', color='green', markersize=4) ax2.set_ylabel('振幅') ax2.set_title('余弦波') # 设置网格线和图例 ax2....

use matlab.Plot y= 𝑥^2and 𝑦 = 2^x on the same set of axes. Find where the two curves intersect?

好的，我知道了。可以用以下代码绘制： x = -10:0.1:10; y1 = x.^2; y2 = 2.^x;...legend('y=x^2','y=2^x'); grid on; xlabel('x'); ylabel('y'); 通过观察图像可以发现，两条曲线在 x=1.44 左右相交。

import matplotlib.colors as mcolors colors=list(mcolors.TABLEAU_COLORS.keys()) # 定义可视化函数 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()详细解释

这段代码主要用于可视化数据集的聚类结果，具体解释如下： 1. 导入 matplotlib.colors 模块，并将所有 TABLEAU_COLORS 的 key 存储在 colors 列表中。 2. 定义了一个名为 vis_result_2D 的可视化函数，该函数接受...

1）已知样本点的横轴坐标值为［1,2,3,4］，纵轴坐标值为［4,3,2,1］，绘制折线图 （2）折线颜色设置为红色(r)，用短横线(--)相连，并用圆圈(o)标注给出的各个样本点的坐标图。 （3）设置横轴xlabel名称为x，纵抽ylable名称为y，图的标题（title）为折线图 （4）折线图例（图例legend）,在画布中添加网格（grid） 名字不能显示中文命令： import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

好的，以下是Python代码实现： python import matplotlib.pyplot as plt ...plt.legend(['样本点'], loc='best') plt.grid(True) # 显示图形 plt.show() 执行以上代码，即可得到所要求的折线图。
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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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