invert_yaxis

时间: 2024-01-31 17:04:16 浏览: 53
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invert-markdown-table:倒置（转置）GFM减价表

团员在班级宿舍里可以发挥多种作用，包括： 1. 组织协调作用：团员可以组织同学们一起参加班级活动，如聚餐、游戏等，同时也可以协调同学们之间的关系，帮助解决矛盾和问题。 2. 服务意识作用：团员可以帮助同学们解决生活中的问题，如帮忙打扫卫生、整理物品、安排时间等，提高班级宿舍的管理水平和居住环境。 3. 宣传教育作用：团员可以利用班级宿舍的公共场所，如公告栏、电视机等，宣传团组织的活动和重要信息，同时也可以通过宣传教育，提高同学们的团结协作和爱国主义精神。 4. 榜样作用：作为优秀的团员，可以通过言传身教的方式，带动同学们的积极向上，引领大家共同进步。 综上所述，团员在班级宿舍里可以发挥重要的作用，通过组织协调、服务意识、宣传教育和榜样作用，促进班级宿舍的管理和同学们的共同成长。
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将下列代码跟改为八层介质 #%%In[1] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%In[2] def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) #t = np.arange(0,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi2)(f2)(t2)) * np.exp(-(np.pi2)(f2)(t2)) return t,y i = 0 ; Frequency = 20;length = 0.128;dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) #%% rho = np.array([1.6, 2.2]) v = np.array([2000, 2500]) depth = 50 Z = rhov L = (Z[1]-Z[0])/(Z[1]+Z[0]) t1 = np.arange(0, 0.2, dt) L1 = np.zeros(np.size(t1)) t = depth2/v[0] L1[int(np.round(t/dt))] = L #%% syn = np.convolve(L1, w0, 'same') #%% fig = plt.figure(num=1, figsize=(20,15),dpi=300) ax1 = fig.add_subplot(1, 3 , 1) ax1.plot(w0, t0) ax1.xaxis.set_ticks_position('top') ax1.invert_yaxis() ax1.set_title("Amplitude", fontsize = 12) ax1.set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2) ax2.plot(L1, t1) ax2.xaxis.set_ticks_position('top') ax2.invert_yaxis() ax2.set_title("Reflection coefficient", fontsize = 12) ax2.set_ylabel("Two-way travel time(s)",fontsize = 12) ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3) ax3.plot(syn, t1) ax3.xaxis.set_ticks_position('top') ax3.invert_yaxis() ax3.set_title("Amplitude", fontsize = 12) ax3.set_ylabel("Two-way travel time(s)",fontsize = 12) fig.suptitle('Two-layer synthetic seismogram', fontsize = 18) plt.tight_layout()

ax1.invert_yaxis() ax1.set_title("Amplitude", fontsize = 12) ax1.set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2) ax2.plot(L1, t1) ax2.xaxis.set_ticks_position('top') ax2.invert_...

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('image.jpg',0) #读取灰度图像 # 横向投影 horizontal = np.sum(img, axis=1) plt.plot(horizontal, range(horizontal.shape[0])) plt.gca().invert_yaxis() plt.title('Horizontal Projection') plt.show() # 纵向投影 vertical = np.sum(img, axis=0) plt.plot(range(vertical.shape[0]), vertical) plt.title('Vertical Projection') plt.show()

在这段代码中，img为输入的灰度图像，horizontal和vertical分别为横向和纵向投影的结果，使用plot函数和invert_yaxis函数可以将结果显示出来。需要注意的是，使用Matplotlib库需要安装相应的包，比如...

为我将将第二张图的画图方式改为pcolor，并模拟运行结果# -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023 @author: Rayquaza """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi2)(f2)(t2)) * np.exp(-(np.pi2)(f2)(t2)) return t,y Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 2.4, 1.8]) v = np.array([2000, 3000, 2200]) x = np.arange(0, 500, 1) t = np.arange(0, 0.3, dt) Z = rho*v d_model = np.zeros((2, 500)) for i in range(500): d_model[0, i] = 200 if i < 50: d_model[1, i] = 200 elif i < 250 and i >= 50: d_model[1, i] = 200 + (i-50) elif i >=250: d_model[1, i] = 400 t1 = np.zeros((2, 500)) t1[0, :] = d_model[0,:] / v[1] for i in range(500): t1[1, i] = (d_model[1, i] - d_model[0, i]) / v[2] + t1[0, i] L = np.zeros(2) for i in range(2): L[i] = (Z[i+1] - Z[i]) / (Z[i+1] + Z[i]) L1 = np.zeros([300, 500]) for i in range(2): for j in range(500): if j < 50: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = (Z[2]-Z[0]) / (Z[2]+Z[0]) else: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = L[i] syn = np.zeros((300, 500)) for j in range(500): syn[: , j] = np.convolve(L1[:,j], w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(18, 9)) axes[0].plot(w0, t0, 'b-') axes[0].xaxis.set_ticks_position('top') axes[0].invert_yaxis() axes[0].set_title("Amplitude", fontsize = 12) axes[0].set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) X, T = np.meshgrid(x, t) c = axes[1].contour(X, T, L1) axes[1].xaxis.set_ticks_position('top') axes[1].invert_yaxis() axes[1].set_title("Reflection Coefficient", fontsize = 12) axes[1].set_ylabel("Eight-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) c_map = axes[2].pcolormesh(X, T, syn, cmap='bwr', shading='auto') axes[2].xaxis.set_ticks_position('top') axes[2].invert_yaxis() axes[2].set_xlabel("Amplitude", fontsize = 12) axes[2].set_ylabel("Two-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) fig.colorbar(c_map, ax=axes[2]) fig.suptitle('Two-Layer Synthetic Seismogram', fontsize = 18) plt.tight_layout() plt.show()

好的，我已经理解了你的要求。下面是修改后的代码： python # -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023 @author: Rayquaza """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.2, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names) survey(results1, category_names) survey(results2, category_names) survey(results3, category_names) survey(results4, category_names)怎么将五个图形一起展示

您可以使用Matplotlib的子图(subplot)功能将这五个图形显示在同一个图像中。您可以使用如下代码： fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=5, figsize=(20, 5)) survey(results, category_names, ax=axs[0]) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if T.all()!=0: T[0, n] ==10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) and T[-1, n] ==11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 4) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()为什么这个代码画不出图

这个代码有两个问题： 1. 在边界条件的处理中，应该使用赋值操作=而不是相等比较操作==。因此需要将 T[0, n] ==10 + 12 * np....plt.gca().invert_yaxis() plt.show() 这样就可以画出正确的温度轮廓图了。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90*dt) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if not np.all(T[:,n]==0): T[0, n] =10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) T[-1, n] =11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 90*dt) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()代码错误，如何改正

v options are turned off. INVOCATION A shell is a program that provides the command line (i.e., the... read the ~/.bash.gca().invert_yaxis() plt.legend() plt.show() 运行后将得到正确的温度轮廓图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90*dt) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if T.all()!=0: T[0, n] =10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) T[-1, n] =11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 90*dt) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()这个代码为什么画不出图，有画布但是图中没有变量

经过观察代码，我发现在计算边界条件时，使用了T.all()!=0作为判断条件，这是错误的。因为T是一个numpy数组，T.all...plt.gca().invert_yaxis() plt.show() 运行修改后的代码，即可正确绘制温度轮廓图。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names,ax): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=5,figsize=(20, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names, ax=ax[0]) survey(results1, category_names, ax=ax[1]) survey(results2, category_names, ax=ax[2]) survey(results3, category_names, ax=ax[3]) survey(results4, category_names, ax=ax[4]) plt.show()怎么将四个图像一起展示

可以使用plt.subplots()函数创建一个包含多个子图的图形，并将所有子图放在一个大的图形中展示。可以使用以下代码将四个图像一起展示： fig, axs = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20,5)) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90*dt) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if not np.all(T[:,n]==0): T[0, n] =10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) T[-1, n] =11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 90*dt) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()程序报错，devide by zero encountered in divide,如何改正

这个错误一般出现在除数为零的情况下，可能是在计算中某个地方没有考虑到分母为零的情况。在这个程序中，可能是因为除数 h 或者 T 为零导致的。你可以检查一下这两个变量，看看是否有问题。...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) * np.exp(-(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) return t, y def plot_data(ax, data, time, title, ylabel=''): ax.plot(data, time) ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.invert_yaxis() ax.set_title(title, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) # Parameters Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 1.8, 2.3, 2.4, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4]) v = np.array([1200, 1600, 1300, 2000, 4400, 4000, 5500, 8000]) depth = np.array([100, 200, 500, 1000, 1500, 2000, 3000, 5000]) L = np.zeros(8); Z = rho * v L = np.diff(Z) / (Z[:-1] + Z[1:]) t1 = np.arange(0, 2.75, dt) L1 = np.zeros(np.size(t1)) t = np.cumsum(np.concatenate(([depth[0]*2/v[0]], np.diff(depth)*2/v[1:]))) L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L syn = np.convolve(L1, w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15), dpi=300) plot_data(axes[0], w0, t0, "Amplitude", "Time(s)") plot_data(axes[1], L1, t1, "Reflection coefficient", "Two-way travel time(s)") plot_data(axes[2], syn, t1, "Amplitude", "Two-way travel time(s)") fig.suptitle('Eight-layer synthetic seismogram', fontsize=18) plt.tight_layout() plt.show()中出现了 L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L ValueError: shape mismatch: value array of shape (7,) could not be broadcast to indexing result of shape (8,)帮我改正

ax.invert_yaxis() ax.set_title(title, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) # Parameters Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

ax.invert_yaxis() plt.show() 这段代码使用了Matplotlib库中的相关方法，统计了每个导演执导的电影数量，并使用barh()方法绘制了一个水平条形图。同时，使用annotate()方法在图表上标注了每个导演最常用的演员...

帮我优化import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv data1=pd.read_csv('11理科成绩.csv',encoding='gbk') data2=pd.read_csv('11理科班级.csv',encoding='gbk')#导入数据 data1.fillna(0,inplace=True) data = pd.concat([data1, data2],axis=1) data['总分'] = data['语文']+data['数学']+data['英语']+data['物理']+data['化学']+data['生物'] top10 = data.sort_values('总分', ascending=False).head(10) for index, row in top10.iterrows(): print([row['班级'], row['姓名'], int(row['总分'])]) plt.barh(top10['姓名'], top10['总分']) plt.gca().invert_yaxis() plt.xlabel('总分') plt.ylabel('姓名') plt.title('总分前10对比图') plt.show() grouped=data.groupby('班级') std_df=grouped['语文'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('语文各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['数学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('数学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['英语'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('英语各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['物理'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('物理各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['化学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('化学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['生物'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('生物各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['总分'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('综合各班标准差对比图') plt.show()

你可以将导入模块的代码放在一个代码块中，这样可以使代码更简洁易读，例如： python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style(...
zip

图片坐标设置_python画图坐标设置代码_

若要反转坐标轴，可以调用ax.invert_xaxis()或ax.invert_yaxis()： python ax.axis('off') # 隐藏坐标轴 ax.invert_xaxis() # 反转x轴 ax.invert_yaxis() # 反转y轴 **自定义坐标轴比例** 使用ax.set...

reversal_axis

plt.gca().invert_yaxis() # 对当前活动的图形上下轴进行反转 在Echarts（即Pyecharts）中，可能对应于yaxis.reversed属性，如需反转Y轴方向： python chart = ECharts.init(document.getElementById('...

for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15)

黑') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_xlabel('数量') ax.invert_yaxis() plt.show() 这段代码的功能是什么？ 这段代码的功能是通过统计数据中不同公司出现的次数，并将结果按照出现次数由高...

python画位势高度图_气候变化位势高度

plt.gca().invert_yaxis() plt.ylabel('Pressure (hPa)') plt.xlabel('Geopotential Height (m)') plt.title('Geopotential Height vs. Pressure') plt.show() 在这个例子中，我们使用了一个简单的温度和气压...

3.统计氨基酸NC_045512_N.fasta文件中每种氨基酸的数目，并绘制条形图，要求从左到右按从高到低排列，标注横纵坐标的标签和名称，并将条带的颜色设置为 '#8DD3C7'。

在Python中，我们可以使用生物...ax.invert_yaxis() plt.show() 这个脚本会统计给定FASTA文件中每个氨基酸的出现次数，并按照频率由高到低绘制条形图，横坐标表示氨基酸，纵坐标表示频数，颜色设置为'#8DD3C7'。

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