plot( -245.805, -491.610 , "p", "MarkerSize", 12,... "MarkerFaceColor", "r", "MarkerEdgeColor", "r"); 添加图注

时间: 2023-07-05 12:22:13 浏览: 67
好的,您想问的是如何在MATLAB中为图形添加图注,对吗? 是的,您可以使用text函数来为图形添加图注。下面是一个示例代码,其中包括一个散点图,图注位于散点的右侧: ``` x = -245.805; % 定义散点的x坐标 y = -491.610; % 定义散点的y坐标 plot(x, y, "p", "MarkerSize", 12, "MarkerFaceColor", "r", "MarkerEdgeColor", "r"); % 画散点图 hold on; % 保持当前图形 text(x+10, y, "My Annotation", "FontSize", 12, "FontWeight", "bold"); % 添加图注 ``` 在上面的代码中,我们使用plot函数来绘制散点图,并指定了散点的样式和颜色。然后,我们使用text函数来添加图注,其中"My Annotation"是图注的文本,"FontSize"和"FontWeight"参数分别指定字体大小和字体粗细,x+10是图注的x坐标,表示在散点的右侧。您可以根据需要修改文本和位置参数来适应您的图形。
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plot( 452.19879 ,0, "p", "MarkerSize", 12,... "MarkerFaceColor", "r", "MarkerEdgeColor", "r"); 将这个图层控制在最顶层

要将这个图层控制在最顶层,可以使用 `uistack` 函数。示例代码如下: ``` h = plot(452.19879, 0, 'p', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerEdgeColor', 'r'); uistack(h, 'top'); ``` 其中 `h` 是 `plot` 函数的返回值,表示绘制出来的图层的句柄。`uistack(h, 'top')` 将该图层提到最顶层。

解释代码:plot(data.Demand(:,3),data.Demand(:,4),'s',... 'MarkerEdgeColor','g',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10)

这段代码使用MATLAB的`plot`函数绘制散点图。其中,`data.Demand(:,3)`和`data.Demand(:,4)`分别表示结构体`data`中`Demand`矩阵的第三列和第四列,即x轴和y轴的数据。后面的`s`表示散点图的样式,此处`s`表示正方形。 接下来的几行代码则是对该散点图中正方形的边界颜色、填充颜色和大小进行设置。其中,`MarkerEdgeColor`和`MarkerFaceColor`分别表示边界颜色和填充颜色,此处都设置为绿色(`'g'`)。`MarkerSize`则表示散点的大小,此处设置为10。 综上,这段代码的作用是绘制一个以`data.Demand(:,3)`为x轴、`data.Demand(:,4)`为y轴的散点图,散点的样式为绿色正方形,大小为10。
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import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

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