fig = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=300, facecolor="white") plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.rcParams['font.size'] = 28 plt.rcParams['font.weight'] = 'bold' norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=-0.4, vmax=0.4) # SLA norm locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(0.2) h1 = plt.imshow(sla, cmap='seismic', interpolation='bicubic', norm=norm) plt.margins(0, 0) # plt.axis('off') # 画图无边框,解开此行,以下注释,pad_inches改为0.0 fc = plt.colorbar(h1, ticks=locator, fraction=0.046, pad=0.04) ax1 = fc.ax ax1.set_title('m', fontsize=28, font='Times New Roman') x = [0, 16, 32, 48, 63.5] # ? y = [0, 16, 32, 48, 63.5]

您好！根据您提供的代码，这段代码是用于创建一个大小为10x10英，分辨率为300的图形，并设置背景颜色为白色。接下来的几行代码用于设置字体样式和大小。然后，使用se颜色映射和双三次插值绘制一个名为"h1"的图像。接着，设置图像的边距和添加一个colorbar，并设置colorbar的标签和刻度。最后，定义了一个包含x和y坐标的列表。

不过，您在注释中提到了一个问号，我不是很明白您在问什么问题。请问您需要对x和y坐标列表进行什么操作吗？

相关问题

fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() # 获取当前坐标轴对象 ax = plt.gca() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 保存散点图到文件 plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 如何改输出整体背景颜色为黑色

你可以通过设置 `fig.patch` 属性为黑色来改变整个图的背景颜色。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8))
plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow')
plt.colorbar()
ax = plt.gca()
plt.title('压力值' + s, fontsize=14)

# 设置整个图的背景颜色为黑色
fig.patch.set_facecolor('black')

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000)
plt.show()

注意该方法需要在 `plt.show()` 之前调用。

fig = plt.figure(figsize=[5,5],dpi=300) h=plt.hist2d(df['下行用户平均速率(Mbit/s)'], df['下行PRB平均利用率(%)'], bins=40,cmap=plt.cm.Spectral_r,cmin =1) ax=plt.gca() ax.set_xlabel('下行用户平均速率(Mbit/s)') ax.set_ylabel('下行PRB平均利用率(%)') cbar=plt.colorbar(h[3]) cbar.set_label('count') # Display the plot plt.tight_layout() plt.savefig('./bin-plot1.tiff', dpi=600, bbox_inches = 'tight', facecolor='w') plt.show() 这段代码是什么意思

这段代码使用Python的matplotlib库绘制了一个二维直方图。具体来说，代码中的`plt.hist2d()`函数用于计算并绘制二维直方图，其中`df['下行用户平均速率(Mbit/s)']`和`df['下行PRB平均利用率(%)']`是要绘制的数据，`bins=40`指定了直方图的箱子数，`cmap=plt.cm.Spectral_r`指定了使用的颜色映射，`cmin=1`指定了最小计数，即只绘制计数大于等于1的数据点。

接下来，代码使用`plt.gca()`获取当前的图形轴对象，并使用`ax.set_xlabel()`和`ax.set_ylabel()`设置x轴和y轴的标签。

然后，代码使用`plt.colorbar()`添加一个颜色条，并使用`cbar.set_label()`设置颜色条的标签。

最后，代码使用`plt.tight_layout()`调整子图布局以避免重叠，并使用`plt.savefig()`保存图形为tiff格式的文件，dpi参数指定了图形的分辨率，bbox_inches参数指定了要保存的部分，facecolor参数指定了图形的背景色，最后使用`plt.show()`显示图形。