fig.text(0,0,"x (μm)", fontsize=80,zorder=10) plt.annotate('x (μm)', xy=(3, 0), xytext=(15,-0.5),zorder=10)#(13,-11.3))但是我看不见他们

这段代码只是添加文本标签，并不会显示图形。你需要在代码中添加绘制图形的代码，并在绘制完成后调用show()函数来显示图形。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

ax.set_xlabel('x (μm)', fontsize=80)
ax.annotate('x (μm)', xy=(3, 0), xytext=(15,-0.5), zorder=10)

plt.show()

这段代码可以绘制一条简单的曲线，同时添加x轴标签和箭头标签，并使用show()函数来显示图形。你可以根据自己的需要进行修改和调整。

相关问题

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中，其中第一个参数1表示行数，第二个参数2表示列数，第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形，第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图，可以将两个子图分别绘制在两个Figure中，如下所示：

fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.yscale('log')
plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss')
plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss')
plt.ylim(0.3, 100)
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc')
plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc')
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

这样就可以分别输出两张图了。注意，需要将Figure的大小调整为适当的大小，以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True) ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8]) ####################################################################### axs = ax[0].subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [15, 1]}) axs[1].axis('off') #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=axs[0].imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-6e12,vmax=6e12) im2=axs[0].imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=10) axs[0].set_yticks([-8,-4,0,4,8]) #色条位置 imcb1=ax[0].add_axes([0.32, 0.12,0.6,0.75]) imcb1.axis('off') #imcb2=fig.add_axes([0.47, 0.15,0.5,0.7]) #imcb2.axis('off') #cb2=fig.colorbar(im2,ax=imcb2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1,aspect=16) cb1=fig.colorbar(im1,ax=imcb1,ticks=[-6e12,-3e12,0,3e12,6e12],shrink=0.88,aspect=14) cb1.set_ticklabels(['-6', '-3', '0','3','6']) #axs[0].annotate('×$10^{12}$', xy=(3, 0), xytext=(30,8.5)) axs[0].annotate('×$10^{12}$', xy=(3, 0), xytext=(30,8.5)) axs[0].annotate('with $B_x$', xy=(3, 0), xytext=(24,6)) axs[0].annotate('w/o $B_x$', xy=(3, 0), xytext=(24,-6.5)) axs[0].annotate('y (μm)', xy=(3, 0), xytext=(-4,-2),rotation=90) #axs[0].annotate('x (μm)', xy=(3, 0), xytext=(13,-11)) fig.text(0,0,"x (μm)", fontsize=80) plt.annotate('x (μm)', xy=(3, 0), xytext=(0.5,0.5))#(13,-11.3)）所加标签没有显示

在您的代码中，您使用了`fig.text()`和`plt.annotate()`两种方法添加了x轴标签。但是，它们都没有显示在图中。

可能的原因是，您的x轴标签被其他元素遮挡了。您可以尝试使用`zorder`参数来设置元素的绘制顺序，以确保标签在最上层绘制。例如，将`fig.text()`和`plt.annotate()`的`zorder`参数设置为更高的值，如下所示：

fig.text(0.5, 0, 'x (μm)', ha='center', fontsize=14, zorder=10)
plt.annotate('x (μm)', xy=(3, 0), xytext=(0.5, 0.5), ha='center', va='center', fontsize=14, zorder=10)

此外，您还需要将`frameon`参数设置为`False`，以避免图形边框遮挡标签。完整的代码如下：

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length), frameon=False) 
ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8]) 
axs = ax[0].subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [15, 1]})
axs[1].axis('off')
extent=[0,30,-8,8] 
im1=axs[0].imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-6e12,vmax=6e12) 
im2=axs[0].imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=10) 
axs[0].set_yticks([-8,-4,0,4,8])  

imcb1=ax[0].add_axes([0.32, 0.12,0.6,0.75]) 
imcb1.axis('off') 
cb1=fig.colorbar(im1,ax=imcb1,ticks=[-6e12,-3e12,0,3e12,6e12],shrink=0.88,aspect=14) 
cb1.set_ticklabels(['-6', '-3', '0','3','6']) 
axs[0].annotate('×$10^{12}$', xy=(3, 0), xytext=(30,8.5)) 
axs[0].annotate('with $B_x$', xy=(3, 0), xytext=(24,6)) 
axs[0].annotate('w/o $B_x$', xy=(3, 0), xytext=(24,-6.5)) 
axs[0].annotate('y (μm)', xy=(3, 0), xytext=(-4,-2),rotation=90) 

fig.text(0.5, 0, 'x (μm)', ha='center', fontsize=14, zorder=10)
plt.annotate('x (μm)', xy=(3, 0), xytext=(0.5, 0.5), ha='center', va='center', fontsize=14, zorder=10)

plt.show()

请注意，`fig.text()`中的`ha`参数是`center`，以使标签在x轴中心对齐，而`plt.annotate()`中的`ha`和`va`参数均为`center`，以使标签在指定的坐标处居中对齐。如果您仍然无法看到x轴标签，请尝试调整`zorder`参数的值。