怎样调节ax = fig.add_axes(Axes3D(fig))的边距，去掉周边的空白？

在Matplotlib的3D图形中，如果你想要调整添加到`fig`中的`Axes3D`对象的边距并减少周围空白区域，可以使用`ax.set_position()`方法来设置轴的位置和大小。这个方法允许你调整轴的左、右、下、上边界以及它们之间的缩进。

例如，如果你想让轴紧贴图框边缘，你可以使用像这样的设置：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 设置轴的边距为0，使得它紧贴图框
ax.set_position([0, 0, 1, 1])

# 或者更具体的，比如减小顶部和底部的边距
ax.set_position([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

# 其他参数可以根据需要调整
ax.set_facecolor('white')  # 可选，改变背景颜色消除额外空白

# 然后你可以继续绘制3D图形...

通过这种方式，你应该能看到减少了周围的空白空间。记得在完成所有绘图操作后显示图形：

plt.show()

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def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据集 df 和标签 label。该函数会先创建一个 16x6 的画布，然后创建两个子图，分别用于显示各类异常点的分布情况和清洗后的结果。在第一个子图中，函数会根据不同标签的数据点在 WindSpeed-Power 平面上进行散点图的绘制，其中每个标签的数据点使用不同的颜色进行区分。最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X**2 +Y**2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 帮忙看一下这段代码

这段代码是用来绘制一个二元函数的三维图和等高线图的。具体解释如下：

1. 导入需要的库，包括NumPy、Matplotlib和3D坐标轴。

import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

2. 定义X和Y的范围，以及步长delta，然后用meshgrid函数生成X和Y的网格点坐标矩阵。

delta = 0.2
x = np.arange(-3, 3, delta)
y = np.arange(-3, 3, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

3. 计算二元函数Z=X^2+Y^2，并将X、Y、Z展平为一维数组。

Z = X**2 + Y**2
x = X.flatten()
y = Y.flatten()
z = Z.flatten()

4. 创建一个画布，并添加两个子图，分别用于绘制3D图和等高线图。

fig = plt.figaspect(figsize=(12, 6))
ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(122)

5. 在3D图中绘制三角面，使用jet颜色映射，并将线宽度设置为0.01。

ax1.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.01)
plt.title("3D")

6. 在等高线图中绘制15条等高线，并使用jet颜色映射。然后添加等高线标签，设置线条为True，字体大小为10，格式为1.1f。

cs = ax2.contour(X, Y, Z, 15, cmap='jet')
ax2.clabel(cs, line=True, fontsize=10, fmt='%1.1f')
plt.title("Contour")

7. 显示绘图结果。

plt.show()