plt.axes()的用法

时间: 2023-07-18 12:50:27 浏览: 84
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基于plt.title无法显示中文的快速解决

plt.axes()是Matplotlib库中用于创建一个轴域对象的函数。它的基本语法如下： ```python plt.axes([left, bottom, width, height]) ``` 其中，left、bottom、width、height分别表示轴域左侧边缘、底部边缘、宽度和高度的位置参数。这些位置参数的值是相对于整个图形的尺寸进行标准化的，即它们的值在0到1之间。 除了上述基本语法，plt.axes()还有其他用法，例如可以通过传递一个轴域对象作为参数来选择特定的轴域进行绘图，或者使用plt.subplots()函数来创建包含多个轴域对象的子图。 需要注意的是，当使用plt.axes()创建轴域对象时，如果该轴域对象与之前创建的轴域对象重叠，那么前一个轴域对象将被覆盖。因此，在使用plt.axes()函数创建轴域对象时，需要确保该轴域对象不会与之前创建的轴域对象重叠。
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from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 Scipy 和 Skimage 库实现对图像进行中值滤波的操作，并将滤波后的图像结果进行显示和保存。...中值滤波是一种图像处理中常用的滤波方法，它可以有效地去除图像中的噪点，提高图像的质量。

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import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

ax = plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0, color='black') ax.axvline(0, color='black') lon = ds['lon'][:] lat = ds['lat'][:] time_index = 0 variable = ds['hgt'...

class ImageDisplay: def __init__(self): self.img1 = mpimg.imread('演示文稿1_01(1).png') self.img2 = mpimg.imread('演示文稿1_02.png') self.img3 = mpimg.imread('演示文稿1_03.png') def display_images(self): fig = plt.figure() # 显示第一张图片 self.axes3.imshow(self.img1) self.axes3.imshow(self.img3) plt.show() image_display = ImageDisplay() image_display.display_images()报错 self.axes3.imshow(self.img1) AttributeError: 'MyFrame' object has no attribute 'img1'

注意，在 display_images 方法中，我们使用 self.axes3.imshow 而不是 plt.imshow，因为前者使用了在 __init__ 方法中创建的 self.axes3 对象。另外，我们将 ImageDisplay 类的实例化移动到了 MyFrame...

plt.rcParams['font.sans_serif']=['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif']=['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['font.size']=12优化代码

可以将这些设置保存到一个字典中，然后通过 update 方法更新 rcParams。同时，可以将字体设置为全局变量，以便在多个地方使用。示例代码如下： python import matplotlib.pyplot as plt # 设置全局字体 ...

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时...一些常见的解决方法包括： - 确保每行都有相同数量的字段。 - 检查是否有未转义的特殊字符或空格。 - 如果有必要，使用正确的分隔符来分隔数据。 希望这些提示能够帮助你解决问题。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('关键词-数据.xls') # 统计帖子数量并进行可视化展示 keyword_counts = data['关键词'].value_counts() plt.bar(keyword_counts.index, keyword_counts.values) plt.xlabel('关键词') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('不同关键词下的帖子数量') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 分析点赞数、收藏数和评论数的分布情况 likes = data['点赞'] collects = data['收藏'] comments = data['评论数'] fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].hist(likes, bins=20) axes[0].set_xlabel('点赞数') axes[0].set_ylabel('帖子数量') axes[0].set_title('点赞数分布') axes[1].hist(collects, bins=20) axes[1].set_xlabel('收藏数') axes[1].set_ylabel('帖子数量') axes[1].set_title('收藏数分布') axes[2].hist(comments, bins=20) axes[2].set_xlabel('评论数') axes[2].set_ylabel('帖子数量') axes[2].set_title('评论数分布') plt.tight_layout() plt.show() # 分析帖子发布时间的分布情况 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) data['月份'] = data['日期'].dt.month month_counts = data['月份'].value_counts().sort_index() plt.plot(month_counts.index, month_counts.values) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('帖子按月份的发布数量变化') plt.xticks(range(1, 13)) plt.show()

这段代码主要是对关键词数据进行分析和可视化展示。首先，通过读取Excel文件，获取数据。然后，统计不同关键词下的帖子数量，并使用条形图展示。...你可以根据自己的需求修改代码或添加其他分析方法和图表展示方式。

matplotlib.axes.Axes

在 Matplotlib 中，常用的创建 Axes 对象的方法是使用 plt.subplots() 或 plt.subplot() 函数。例如： python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含单个坐标轴的图形窗口 fig, ax = plt....

怎么解决下面的错误：NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-4dfbc0c9352b> in <module> 10 from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER 11 #第一张图：GFS的2m气温预报场 ---> 12 lon_2d, lat_2d = np.meshgrid(lon_1d, lat_1d) 13 fig = plt.figure(figsize=(15, 12)) 14 ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) NameError: name 'lon_1d' is not defined

解决这个错误的方法就是在使用 lon_1d 变量之前进行定义或赋值。 你可以检查代码中是否存在 lon_1d 这个变量，如果不存在，就需要先定义它。如果它是由其他变量或函数推导出来的，那么需要确保这些变量或函数的...

plt.scatter有axes方法吗

可以使用plt.gca()函数获取当前的Axes对象，然后使用该对象的方法进行进一步的操作。例如，可以使用Axes对象的set_xlabel()和set_ylabel()方法设置坐标轴的标签，使用set_title()方法设置图表的标题，使用set_xlim()...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_a = np.array([85.5, 91, 72, 59, 66, 55]) data_b = np.array([94, 82, 89.5, 62, 49, 53]) plt.boxplot([data_a, data_b], labels=('男生各科平均成绩', '女生各科平均成绩'), meanline=True, widths=0.5, vert=False, patch_artist=True) plt.title('高二男生和女生各科平均成绩') plt.xlim(40, 100) plt.show()转为堆积面积图并美化

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_a = np.array([85.5, 91, 72, 59, 66, 55]) data_b = np.array([94, 82, 89.5, 62, 49, 53]) fig, ax = plt.subplots() ax.stackplot(range(len(data_a)), data...

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