plt.axes([0.1,0.1,0.7,0.3],axisbg='w')

时间: 2023-10-11 18:08:19 浏览: 84
这行代码使用了 Matplotlib 库中的 `axes` 函数来设置图形的位置和背景颜色。具体来说，`[0.1,0.1,0.7,0.3]` 参数指定了图形的左下角坐标为 (0.1,0.1)，宽度为 0.7，高度为 0.3，即将图形放置在整个画布的左下方，并占据整个画布宽度的 70% 和高度的 30%。`axisbg='w'` 参数设置了图形的背景颜色为白色。
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plt.axes((0.1,0.3,0.5,0.8))什么意思

这段代码是在使用Matplotlib库绘制图形时使用的，它的含义是创建一个新的坐标系并将其位置和大小设置为(0.1,0.3,0.5,0.8)。具体来说，这个坐标系的左下角位于整个图形区域的(0.1,0.3)位置，宽度为整个图形区域宽度的...

ax1 = plt.axes([0.15,0.3,0.2,0.65]).hist(data1, bins=20, color='#808080', alpha=0.7)把此图表改向朝左刻度改为-4到4

这个例子展示了如何在Matplotlib中使用plt.axes()创建一个新的子图，并调整其位置、大小以及直方图的参数。如果你想将该直方图的刻度范围更改为从-4到4，你需要直接修改xlim属性。假设data1是你想要展示的数值...

plt.pie(x1,autopct='%.1f%%',radius=1,pctdistance=0.85,colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=2,width=0.3,edgecolor='w')) #内环 plt.pie(x2,autopct='%.1f%%',radius=0.7,pctdistance=0.7,colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=2,width=0.4,edgecolor='w'))

这段代码使用了matplotlib库中的plt.pie函数来绘制饼图。首先，使用plt.pie(x1,...)绘制外环的饼图，其中x1是表示饼图各个部分的数据。autopct参数设置了饼图中每个部分的标签显示格式为'%.1f%%'，即显示小数点后一...

plt.axes([0.1, 0.1, 0.9, 0.9])

其中，[0.1, 0.1, 0.9, 0.9]是一个四元组，表示子图的位置和大小。具体来说，前两个数字表示子图左下角的位置，后两个数字表示子图的宽度和高度。在这个例子中，[0.1, 0.1]表示子图左下角的位置在整个图形中的相对...

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.show() fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5)) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', ...

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

这段代码主要是用来对爬取到的电影数据进行数据可视化的处理。在代码中使用了 pandas 库对 Excel 数据进行读取和处理，使用了 matplotlib 库来绘制各种图表。 第一个代码块绘制了电影年份的发展折线图，其中先对...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_excel('订单_new.xlsx', header=0) df2 = df.pivot_table(values='数量', index='商品名称', columns='周次', aggfunc='sum', fill_value=0) max_val = df2.max() print(df2) print(max_val) x1 = [1, 2, 3, 4] x2 = [a - 0.1 for a in x1] x3 = [a - 0.2 for a in x1] x4 = [a + 0.1 for a in x1] x5 = [a + 0.2 for a in x1] b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]] plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1) plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1) plt.bar(x=x3, height=b[2], width=0.1) plt.bar(x=x4, height=b[3], width=0.1) plt.bar(x=x5, height=b[4], width=0.1) plt.legend(['卫衣','休闲鞋','T恤','围巾','运动服']) plt.xticks([1,2,3,4]) for i,a in enumerate(max_val): plt.text(i+1,530,'最高'+a) plt.xticks([1,2,3,4],labels=[5,6,7,8]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('每周各种商品的订购总数量比较图') plt.xlabel('周次') plt.show()哪里错了

4. 为了防止中文乱码，需要将 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 放在文件最开始的地方。 修改后的代码如下： import pandas as pd import ...

ax = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) fig.subplots_adjust(wspace=0.3,hspace=0.1,left=0,right=1)

这段代码使用 Matplotlib 库来创建一个大小为 (fig_width, fig_length) 的图像，并使用 subplots_adjust() 方法调整子图之间的间距和图像边缘的位置。其中，wspace 和 hspace 分别控制子图之间的宽度和高度...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(3) y1 = np.array([61.8, 42.8, 48.0]) y2 = np.array([32.9, 12.5, 13.3]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color='skyblue', label='获得offer比例') plt.bar(x + bar_width, y2, width=bar_width, alpha=0.8, color='pink', label='签约比例') plt.title('不同院校求职毕业生获得offer与签约比例') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('签约率') plt.xticks(x + bar_width/2, ['双一流院校', '普通本科院校', '专科院校']) plt.legend(loc='upper right') plt.show()给这个图片添加数据标签

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(3) y1 = np.array([61.8, 42.8, 48.0]) y2 = np.array([32.9, 12.5, 13.3]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color=...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(15) y_max =[559, 611, 631, 660, 680, 699, 727, 749, 765, 795, 820, 834, 874, 909,1076] # 可以调用多次plot() 函数 plt.plot(x, y_max, marker='o', label='最高温度') # 为图表添加注释并设置字体的样式 x_temp = 4 for y_h, y_l in zip(y_max, y_min): plt.text(x_temp-0.3, y_h + 0.7, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 plt.title('未来15天最高气温和最低气温的走势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度($^\circ$C)') plt.ylim(0, 40) plt.legend() plt.show()给这张图表进行美化

plt.text(x_temp-0.3, y_h+0.7, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 # 绘制最低温度曲线 plt.plot(x, y_min, marker='o', label='最低温度') # 增加注释 x_temp = 4 for y_...

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 #创建一个画布 fig = plt.figure(figsize=(6,6)) a = [138, 165] b = [207, 96] label1 = ['没患病人数','患病人数'] label2 = ['男性','女性'] #间隔 explode=(0,0.1) #颜色 colors = ['#6c5ce7','#81ecec'] plt.pie(a,labels=label1, explode=explode ,colors=colors, autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150) plt.show()请找出这段代码中的问题

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建一个画布 fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) a = [138, 165] b = [207, 96] label1 = ['没患病人数', '患病人数'] label2 = ['男性', '女性'] explode = (0, ...

def plots(tmp): plt.ion() for xyz in tmp: xa.append(xyz[2]) ya.append(xyz[0]) za.append(xyz[1]) plt.clf() fig = plt.gcf() ax = fig.gca(projection='3d') ax.view_init(elev=-142, azim=-21) ax.plot(xa, ya, za, 'b') plt.pause(0.1) plt.ioff() plt.show()我想把动态绘制的图保存为gif

plt.pause(0.1) plt.ioff() # 保存当前帧为图片 plt.savefig(f"frame_{i}.png") # 合成图片为gif images = [] for i in range(len(tmp)): img = Image.open(f"frame_{i}.png") images.append(img) ...

japan_gdp_growth = [ 5.5, 3.4, 1.3, 0.5, 1.6, 1.4, 0.4, 0.2, 1.9, 2.6, 1.5, 2.7, 0.8, 2.5, 0.3, 1.9, 0.2, -0.3, -1.1, 0.5, 1.4, 2.0, 1.7, 1.4, 0.8, -0.7, -0.2, 1.9, 1.0, 0.5, -0.1, -0.6, 0.4, 1.0, 0.4, 1.7, 1.0, 1.3, 0.7, 1.9, 0.3, -0.6, 1.7, 0.3, 1.4, 0.2, 0.4, 1.1, 0.5, 0.2, -0.5, 0.1, 0.9, 1.7, 0.0, 1.9, 1.8, 0.5, 2.0, 1.9, 0.7, 1.6, 0.3, 1.6, 0.5, -0.1, 1.6, 0.3, 0.5, 0.8, -0.1, 0.3, 1.3, 0.7, 0.2, 0.5, 1.7, -0.3, 0.7, 2.1, 0.9, 0.2, 0.8, 1.7, 0.8, -0.1, 0.7, -0.6, 0.6, 1.7, -0.9, -4.6]import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 绘制圆柱图plt.bar(range(len(japan_gdp_growth)), japan_gdp_growth)# 添加标题和坐标轴标签plt.title('1990年至2020年日本经济增长率')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('经济增长率')# 添加横坐标刻度plt.xticks(range(len(japan_gdp_growth)), range(1990, 2021), rotation=90)# 显示图形plt.show()出现ValueError: The number of FixedLocator locations (92), usually from a call to set_ticks, does not match the number of ticklabels (31).如何解决

这个错误是由于设置的横...plt.xticks(range(0, len(japan_gdp_growth), 4), range(1990, 2021, 4), rotation=90) 这样设置横坐标刻度的间隔为4年，可以避免刻度过于密集的问题，并且能够显示完整的横坐标标签。

Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

接下来，使用 plt.figure(figsize=(10,10)) 创建一个大小为 10x10 的图表。 然后，使用 plt.subplot(2,2,1) 创建第一个子图，并设置其位置为 2x2 的矩阵中的第一个位置。 通过 plt.pie() 绘制饼图。通过 x=...

如何把plt.axes画的图变大

plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() 此外，还可以通过设置 plt.subplots_adjust() 函数来调整子图的边距和间距，进一步优化图像的布局和比例。 示例代码： ...

plt.clf() # 清除当前图像 plt.plot(income_list,label='income') plt.plot(loss_list,label='loss') plt.pause(0.1)如何分为两个图表显示

plt.pause(0.1) 5. 如果你希望这两个图在同一窗口显示，可以使用 subplots_adjust 调整它们的位置： python fig2.subplots_adjust(right=1.5) # 将 loss 图放在右边 记得在每次交互式绘图后调用 plt....

ecg = X[4] titles = ["I", "II", "III", "aVR", "aVL", "aVF", "V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6"] plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 20.0) plt.rcParams["axes.grid"] = True plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1) plt.figure() for index in range(12): plt.subplot(6, 2, index + 1) plt.plot(ecg[:, index], linewidth=1) # plt.yticks(np.arange(np.min(ecg[:,index]), np.max(ecg[:,index]), 0.1)) plt.gca() plt.title(titles[index]) plt.axis('off') plt.show()逐行解释这段代码

5. plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1)：设置网格线的样式。 6. plt.figure()：创建一个新的图像窗口。 7. for index in range(12):：循环遍历心电图的12个导联。 8. plt.subplot(6, 2, index +...
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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依