plt.figure() bars =plt.bar(np.arange(4), scores, color=['r','g','b','m']) for bar in bars: height =bar.get_height() plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/2, height * .90, '{0:.{1}f}".format(height, 2), ha='center', color='k',fontsize=16) plt.xticks([o,1,2,3],['恶性\n训练集',良性\n训练集',‘恶性\n测试集‘,‘良性\n测试集']); plt.title('训练集和测试集中恶性样本和良性样本分别的准确率“) plt.show()
时间: 2024-01-15 09:03:24 浏览: 45
这是一段 Python 代码,用于绘制一张柱状图,表示不同数据集(训练集和测试集)中恶性样本和良性样本的准确率。代码中使用了 Matplotlib 库进行图形绘制,其中 np.arange(4) 表示生成一个长度为 4 的等差数列,用于确定每个柱子的位置;scores 是一个长度为 4 的列表,表示每个柱子的高度;plt.bar() 函数用于绘制柱状图,color 参数用于指定柱子的颜色;plt.text() 函数用于在柱子上方添加文字标签,表示该柱子的准确率;plt.xticks() 函数用于设置 X 轴刻度和标签;plt.title() 函数用于设置图表标题;最后使用 plt.show() 函数显示图表。
相关问题
plt.plot color= 浅紫色
plt.plot是matplotlib库中用于绘制折线图的函数,color参数用于指定折线的颜色。浅紫色可以使用"lavender"或者"#E6E6FA"两种方式来表示。
示例代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, color="lavender")
plt.show()
```
相关问题:
1. matplotlib库中还有哪些常用的绘图函数?
2. 如何给折线图添加图例?
3. 如何设置坐标轴的范围和标签?
t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()
这段代码存在问题,需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0, 3, 1000)
f = 1
x = np.sin(2*np.pi*f*t)
plt.figure(figsize=(15,3))
plt.plot(t,x)
plt.show()
plt.figure(figsize=(3,3))
plt.plot(t,x)
plt.show()
```
修改后的代码会生成两个正弦波图,一个图像宽度较大,一个图像宽度较小。其中,`t`被修改为等分1000份的向量,以保证正弦波的平滑程度。