fig,ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) plt.xlabel('名称') plt.ylabel('评分') ax.scatter(pdData['名称'],pdData['评分'])
时间: 2023-09-10 20:13:03 浏览: 57
根据你提供的代码,你使用了 Python 的 Matplotlib 库来绘制散点图。首先,你使用 `plt.subplots()` 方法创建一个图形窗口,并将返回的 Figure 对象和 Axes 对象分别赋值给 `fig` 和 `ax` 变量。
然后,你使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 方法分别设置 x 轴和 y 轴的标签。
最后,你使用 `ax.scatter()` 方法绘制散点图。你传递了两个参数,即 x 轴和 y 轴的数据,这里是 `pdData['名称']` 和 `pdData['评分']`。散点图将根据这些数据绘制对应的散点。
请注意,这段代码中的 `pdData` 是一个 Pandas DataFrame 对象,其中包含了名称和评分的数据。确保在运行代码之前,你已经导入了必要的库(如 Matplotlib 和 Pandas),并正确准备好了数据。运行代码后,将会显示一个散点图窗口,横轴为名称,纵轴为评分。
相关问题
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
这段代码使用 Matplotlib 库创建一个新的图表,并返回一个 Figure 对象和一个 AxesSubplot 对象。其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸,以英寸为单位。因此,这段代码创建的图表大小为 15 英寸(宽)x 9 英寸(高)。
可以使用返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象来添加图形元素,如线条、文本、标题等。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
plt.show()
```
这将创建一个大小为 15 英寸 x 9 英寸的图表,并绘制一个简单的线条图,添加标题和轴标签。
fig, ax1 = plt.subplots(
fig, ax1 = plt.subplots()是用于创建一个包含一个子图的Figure对象和一个Axes对象的函数[^1]。其中,Figure对象代表整个图形窗口,而Axes对象则代表一个具体的绘图区域。
下面是一个示例,演示了如何使用fig, ax1 = plt.subplots()创建一个包含两个子图的图形窗口,并在每个子图中绘制不同的数据[^2]:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建图形窗口和子图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 在第一个子图中绘制数据
ax1.plot(x, y1, 'b', lw=1.5, label='1st')
ax1.plot(x, y1, 'ro')
ax1.grid(True)
ax1.legend(loc=0)
ax1.set_xlabel('index')
ax1.set_ylabel('value 1st')
ax1.set_title('A Simplot plot')
# 创建第二个子图
ax2 = ax1.twinx()
# 在第二个子图中绘制数据
ax2.plot(x, y2, 'g', lw=1.5, label='2nd')
ax2.plot(x, y2, 'ro')
ax2.legend(loc=0)
ax2.set_ylabel('value 2nd')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码会创建一个包含两个子图的图形窗口,其中第一个子图绘制了y1的数据,第二个子图绘制了y2的数据。每个子图都有自己的y轴,但共享x轴。在绘制完数据后,使用plt.show()函数显示图形。