plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14

As an AI language model, I cannot generate a plot. However, I can explain the effect of the above code on a plot.

The above code changes the default font size for the labels of the axes in a Matplotlib plot to 14 points. This means that the x-axis label, y-axis label, and any other labels on the plot will be displayed in a font size of 14 points. This can improve the readability of the plot, especially if the default font size is too small for the audience or the plot is displayed in a small size.

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import matplotlib.pyplot as plt similarity = [0.3940893515407449, 1.0116279478167544] # similarity of action divergence = [8.761, 24.455] # js diversity labels = ['w. cu', 'wo. cu'] plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16 # xy轴label的size plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 # x轴ticks的size plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14 # y轴ticks的size plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12 # 图例的size # 设置柱形的间隔 width = 0.3 # 柱形的宽度 x1_list = [] x2_list = [] for i in range(len(similarity)): x1_list.append(i) x2_list.append(i + width) # 创建图层 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置左侧Y轴对应的figure ax1.set_ylabel('Time per iteration (s)') ax1.set_ylim(0, 1.1) ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge') ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置共用的x轴 # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)') ax2.set_ylim(0, 28) ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels) plt.tight_layout() plt.savefig("similarity.png") plt.show()我这个代码怎么加图例

要在这个代码中添加图例，需要使用plt.legend()函数来创建图例。首先，在ax1.bar()和ax2.bar()函数中添加label参数，将每个柱形的标签设置为相应的名称。然后，在创建图例之前，需要将ax1和ax2的对象存储在变量中，以便在plt.legend()函数中使用。最后，使用plt.legend()函数并设置loc参数来指定图例的位置。

以下是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt 

# 数据
similarity = [0.3940893515407449, 1.0116279478167544]
divergence = [8.761, 24.455]
labels = ['w. cu', 'wo. cu']

# 设置字体大小
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12

# 柱形宽度和间隔
width = 0.3  
x1_list = []
x2_list = []
for i in range(len(similarity)):
    x1_list.append(i)
    x2_list.append(i + width)

# 创建图层
fig, ax1 = plt.subplots()

# 设置左侧Y轴对应的figure
ax1.set_ylabel('Time per iteration (s)')
ax1.set_ylim(0, 1.1)
ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge', label='Similarity')
ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels())  

# 设置右侧Y轴对应的figure
ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)')
ax2.set_ylim(0, 28)
ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels, label='Divergence')

# 添加图例
ax1_legend = ax1.legend(loc='upper left')
ax2_legend = ax2.legend(loc='upper right')

# 显示图表
plt.tight_layout()
plt.savefig("similarity.png")
plt.show()

这将在图表中添加两个图例，分别显示“Similarity”和“Divergence”标签，并将它们与相应的柱形颜色匹配。注意，在添加图例之前，需要将ax1和ax2的对象存储在变量中，并在plt.legend()函数中分别使用它们来创建图例。

from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('nanjing.csv',encoding='gbk') data['最高气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[0] data['最低气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[1] data['最高气温'] = data['最高气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) data['最低气温'] = data['最低气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) dates=data['日期'] highs=data['最高气温'] lows=data['最低气温'] fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5) plt.plot(dates,lows,c='blue',alpha=0.5) plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2) plt.title('2023南京天气',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=6) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('气温',fontsize=12) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10) plt.xticks(dates[::20])

这段代码用于读取CSV文件中的天气数据，并将每日最高气温和最低气温绘制成折线图。具体实现过程如下：

1. 使用Pandas中的read_csv函数读取保存天气数据的CSV文件，文件名为nanjing.csv，并指定编码格式为GBK；
2. 对气温这一列数据进行处理，分别提取最高气温和最低气温，保存为新的两列数据；
3. 将最高气温和最低气温、日期数据分别保存为三个变量，用于绘制折线图；
4. 创建一个大小为10x6英寸、分辨率为128dpi的绘图窗口；
5. 绘制最高气温和最低气温的折线图，并使用alpha参数设置折线的透明度；
6. 使用fill_between函数填充最高气温和最低气温之间的区域，并使用alpha参数设置填充区域的透明度；
7. 添加图表标题、坐标轴标签等信息，并设置字体大小；
8. 使用xticks函数设置x轴刻度，每隔20个日期显示一个刻度。

需要注意的是，在绘制折线图时，使用了fill_between函数填充最高气温和最低气温之间的区域。同时，使用了xticks函数设置x轴刻度，并使用fig.autofmt_xdate()函数自动调整日期标签的角度。