循环plt。subplot

时间: 2023-11-09 18:58:00 浏览: 95
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Python matplotlib读取excel数据并用for循环画多个子图subplot操作

循环plt.subplot()函数是用来创建一个包含多个子图的图像窗口。通过循环，可以在每次迭代时创建一个新的子图，并将其添加到图像窗口中。 在给定的代码示例中，plt.subplot()函数被用于循环中的每个迭代。其中，参数1表示图像窗口被分为1行len(img)列的布局，参数2表示当前子图的位置。 在每个迭代中，plt.imshow()函数用于在当前子图中显示图像。然后，通过plt.show()函数显示整个图像窗口。 请注意，循环plt.subplot()函数的作用是迭代创建多个子图，而不是在单个子图上进行修改。如果想要对每个子图进行个别修改，可以使用返回的子图对象进行操作，如设置标签或标题。
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- **创建图像与子图**：使用plt.figure()创建一个新图像，并使用plt.subplot()方法创建子图。 python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) - **绘制散点图**：使用scatter方法绘制散点...
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python实现在一个画布上画多个子图

matplotlib 是可以组合许多的小...使用plt.subplot来创建小图. plt.subplot(2,2,1)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图. plt.subplot(2,2,1) plt.plot([0,1

for 循环plt.subplot画图

你可以使用for循环结合plt.subplot来画图。有几种方法可以实现这个目标。 第一种方法是创建子图对象然后进行绘制。你可以使用plt.subplot来创建子图对象，然后在每个子图对象上进行绘制。例如，你可以使用以下代码...

plt.subplot

plt.subplot()函数是Matplotlib库中的一个函数，用于在一个图像中创建多个子图。它接受三个参数，分别是行数、列数和子图编号。行数和列数决定了图像被划分为多少个子图，而子图编号则指定了当前要操作的子图。 ...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 2, 3, 4, 56, 8] fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化...

plt.subplot(221 + j)

plt.subplot(221 + j)是用于在matplotlib中创建多个子图的函数。其中的参数221 + j表示将整个图形窗口分为2行2列，当前子图的位置为1+j。具体来说，221表示将图形窗口分为2行2列，并将当前子图的位置设置为1，...

plt.subplot(331 + i)

plt.subplot(331 + i)是matplotlib库中的一个函数，用于在一个大图中创建多个子图。该函数的参数是一个整数，用于指定子图的位置。 具体来说，参数331表示将整个大图分为3行3列，而参数i表示子图的位置，范围从1到9...

B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释

在每个时间步和样本中，代码会使用plt.subplot函数创建一个1x3的子图，其中第一个子图用于显示输入数据，第二个子图用于显示真实数据，第三个子图用于显示预测数据。然后使用plt.imshow函数将数据可视化，并将其转置...

plt.subplot(2,2,i+1)

plt.subplot()函数用于创建子图，第一个参数表示子图的行数，第二个参数表示子图的列数，第三个参数表示当前子图的位置，位置编号从1开始。在这段代码中，2行2列共4个子图，i从0开始循环，所以i+1表示当前子图的位置...

plt.subplot(5,5,i+1)

这段代码使用了...在plt.subplot(5,5,i+1)中设置子图的位置和大小，当i为0时，子图位于第一行第一列，当i为24时，子图位于第五行第五列。该代码可能用于可视化展示图像数据，将多个图像矩阵显示在同一个画布上。

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

ax = plt.subplot(4,5,j) ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') plt.title(col) j += 1 k = 11 for col in col1: ax = plt.subplot(4,5,k) ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=...

plt.figure(figsize=(16,16),dpi=80) plt.subplot(121) temp = df[df.avg_salary<10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.legend() plt.title('薪资小于6K各城市占比') plt.subplot(122) temp = df[df.avg_salary>10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.title('薪资大于6K各城市占比') plt.legend()生成图的颜色是怎么弄的

通常情况下，Matplotlib 会自动从当前默认的颜色循环列表中选择颜色。如果需要自定义颜色，可以通过使用 colors 参数来指定颜色列表，例如： colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] plt.pie(temp, ...

n = 10 plt.figure(figsize=(20, 4)) for i in range(n): # 原始图像 ax = plt.subplot(2, n, i + 1) plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28)) plt.gray() ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) # 压缩和解压后的图像 ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n) plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28)) plt.gray() ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) plt.show() pytohn代码解释

2. 通过 for 循环遍历前 10 个测试样本； 3. 在第一行展示原始图像，将当前测试样本的图像显示在画布的第 i + 1 个位置上； 4. 在第二行展示压缩和解压后的图像，将当前测试样本经过自编码器压缩和解压后的图像显示...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z,n): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 dst = np.bitwise_and(dst, n) return dst image1 = bit_plane_slicing(img,8,7) image2 = bit_plane_slicing(image1,8,6) image3 = bit_plane_slicing(image2,8,5) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

这段代码的问题是：在 bit_plane_slicing 函数中，dst = np.bitwise_and(dst, n) 的位置不正确，应该放在第二个 for 循环的外面。另外，建议在 imshow 函数中添加 vmin=0, vmax=255 参数。 修改后的代码...

plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(np.squeeze(activation_output[:, :, i]), cmap='gray') plt.show()

3. 使用plt.subplot()函数创建一个子图，并指定子图在画布中的位置。具体来说，它使用4行8列的子图布局，而每个子图的位置由i+1决定。 4. 使用plt.imshow()函数将第i个卷积核的输出结果可视化。注意，np.squeeze()...

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

在每次迭代中，使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的子图网格，并选择当前迭代的子图。 然后，使用"sns.boxplot(data=data[column[i]], orient='v',width=0.5)"绘制第i个列的箱线图，其中"data=data[column...

优化这段代码col1=[ 'policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', \ 'incident_state', 'auto_make'] plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=9 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) # 调整图间距 plt.show()

可以考虑将两个 for 循环合并为一个，减少重复代码。另外，可以使用 enumerate() 函数来遍历 col1 列表，并在循环中直接获取索引和元素值，避免使用计数器 j 和 k。最终代码如下： col1 = ['policy_state', '...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2); # % 生成信号 st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2)+0.75*np.random.randn(N); # % 生成带有高斯噪声的信号 ht = np.exp(-1j*np.pi*K*t**2); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); # % 计算循环卷积 # Z = abs(out); # Z = Z/max(Z); # Z = 20*log10(eps+Z); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.finfo(float).eps+Z); tt = t*1e6; plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(tt,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(tt,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(tt,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(tt,np.angle(out));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)'); plt.tight_layout()改为matlab代码

% 计算循环卷积 Z = abs(out); Z = Z/max(Z); Z = 20*log10(eps+Z); tt = t*1e6; figure('units','normalized','position',[0.1,0.1,0.8,0.8],'Color','w'); subplot(2,2,1) plot(tt,real(st)); title('(a)输入...

调试并运行下述案例代码，给代码做注释。在此基础上补充票房 TOP10 的柱状 图展示。 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), \ columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], \ datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', \ labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show()

ax = plt.subplot(131) # 创建子图 for date in datas.columns: # 循环每年的票房数据 plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], datas[date], label=date) # 绘制折线图 plt.ylim(0, 600000) # 设置 ...

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