plt.subplot(3,1,k+1) plt.plot(t,u[k,:], linestyles[k]) plt.plot(t, fsub[k+1], 'k:')是什么意思

时间: 2023-05-28 16:08:06 浏览: 180
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

这是一段Python代码，用于绘制一个包含三个子图的图形。 第一行代码plt.subplot(3,1,k 1)表示将整个图形分割为三个子图，当前绘制第k个子图。 第二行代码plt.plot(t,u[k,:], linestyles[k])表示在当前子图中绘制一条曲线，横坐标为t，纵坐标为u[k,:]，曲线的样式为linestyles[k]。 第三行代码plt.plot(t, fsub[k 1], 'k:')表示在当前子图中绘制另一条曲线，横坐标为t，纵坐标为fsub[k 1]，曲线的样式为'k:'，即黑色虚线。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图，此时我们就可以使用函数 plt.subplots() ...ax1 = plt.subplot(221) ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #
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利用．plt文件和plot绘制工程图形.rar_PLT_plt文件_poethrr

例如，plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])将在x轴上以[1, 2, 3]的值对应地绘制y轴上的[4, 5, 6]。plot函数还支持许多可选参数，如线型、颜色、标记样式等，以满足不同需求的图形定制。 在"利用．PLT文件和PLOT绘制工程...

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,6) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show() 修改后的代码会生成六个子图，其中前三个子图绘制的是正弦波，后三个子图绘制的是余弦波。其中，plt.subplot的第...

fig1 = plt.figure() plt.subplot(411) plt.plot(t,f) plt.xlim((0,1)) for key, value in fsub.items(): plt.subplot(4,1,key+1) plt.plot(t,value) fig1.suptitle('Original input signal and its components')是什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制了一个包含四个子图的...第一个子图绘制了变量t和f的关系图，第二到第四个子图绘制了变量fsub中包含的三个值与t的关系图。整个图表的标题是"Original input signal and its components"。

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()

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.show() 这里使用了...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

ax[0] = plt.subplot(1, 3, 1) ax[1] = plt.subplot(1, 3, 2) ax[2] = plt.subplot(1, 3, 3, sharex=ax[0], sharey=ax[0])

These lines of code create a figure with three subplots arranged horizontally....The code assigns each subplot to a variable, which can be used to plot data on that particular subplot.

# 绘制原始信号 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制去除基线漂移后的信号 plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, y_detrend, 'g') plt.title('Detrended Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') plt.tight_layout() plt.show()这段代码中没有定义t导致出错，请结合上面的信息帮我修改代码

plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择...

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... ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 显示图形 plt.show() 这段代码会创建一个3x3的子图布局，并在每个子图中绘制一条简单的曲线。

解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些...

plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K')为什么不显示

这段代码可能不显示是因为缺少绘图命令 plt.show()。在使用 Matplotlib 绘图时，必须使用 plt.show() ...plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.show() 这样就可以在程序运行时显示图形了。

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

plt.plot 和plt.subplot

plt.plot() 和 plt.subplot() 都是 Matplotlib 库中的函数，用于绘制图形。 plt.plot() 用于绘制简单的折线图，可以传入 x 和 y 坐标轴的数据，也可以只传入 y 坐标轴的数据，此时 x 坐标轴默认为从 0 开始的整数...

plt.figure() plt.figure(figsize=(10, 3)) plt.subplot(1, 2,1) sns.distplot(data_train['price']) plt.subplot(1,2,2) data_train['price'].plot.box()是什么意思

然后，plt.subplot(1, 2, 1)指定在图表中创建一个1行2列的子图，并将当前子图设置为第一个子图。sns.distplot(data_train['price'])用于绘制第一个子图中数据列data_train['price']的分布图。接下来，plt....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

函数 f(t) 是一个以指数函数和余弦函数组成的函数，t1 和 t2 是函数的横坐标范围，plt.plot() 函数用于画出函数的图像。plt.subplot() 函数用于将整个图像分割成两个子图，并在不同的子图中画出不同的函数。最后，...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(221,title="No 1 ",xticks=np.arange(6)) plt.plot((2,4),(3,6),c='g') plt.subplot(223,xlabel='Number',ylabel='Value') plt.plot((1,2),(4,3),c='b') plt.subplot(224,facecolor='#00FFFF') plt.plot((1,2),(3,4),c='y') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 绘制了一个包含三个子图的图形。第一个子图是一个 2x2 布局中的左上角子图，用绿色的线条连接了两个点。第二个子图是一个 2x2 布局中的左下角子图，设置了 x 轴和 y 轴的标签，并用蓝色的...

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.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.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

axs[1].plot(b) axs[1].set_title("SHFE.hc2310价格变化率") plt.pause(0.5) plt.ioff() # 关闭交互模式 plt.show() 修改后的代码中，我们使用了 plt.ion() 打开了交互模式，并在每次更新数据后调用 ...
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