plt.figure（） plt.plot（u.T） plt.title（'分解模式'）解释这串代码

时间: 2023-05-28 15:07:48 浏览: 164
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分解动态图

这段代码使用了Python的Matplotlib库来绘制一个图形。具体来说，它创建了一个新的图形窗口（plt.figure()），然后使用plt.plot()函数绘制了一个数据集u的转置（u.T）。最后，它给图形添加了一个标题（plt.title('分解模式')）。整个代码的目的是将数据集u的分解模式可视化，让用户更好地理解数据的结构和特征。
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

- 使用plt.figure(figsize=(6,4))创建一个指定尺寸的图形窗口。 - plt.plot(x,y,color="red",linewidth=1 )绘制红色的曲线，其中color参数设定线条颜色，linewidth设定线条宽度。 - plt.xlabel("x")和...

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show() 以上代码怎么不显示坐标轴和刻度

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.xlabel('X-axis') # 设置 x 轴标签 plt.ylabel('Y-axis') # 设置 y 轴标签 plt.xticks() # 显示 x 轴刻度 plt.yticks() # 显示 y 轴刻度 plt.figure()...

plt.figure(1) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.figure(2) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('Accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.show() score =model.evaluate(X_test,y_test,verbose=0) print('测试损失Test loss:',score[0]) print('测试精度Test Accuracy:',score[1]) model.save("CNN_model_5.h5")详细解释一下代码

其中，plt.figure(1)和plt.figure(2)用于创建不同的图形窗口，plt.plot()用于绘制曲线，plt.legend()用于添加图例，plt.title()和plt.xlabel()用于添加标题和坐标轴标签。 然后，使用model.evaluate()函数评估测试...

下面代码中（）是使用plot函数绘制图形。 A plt.figure() B plt.plot(x,+y) C plt.show() D plt.title("x,y")

plt.figure()函数的作用是创建一个新的图像，可以在这个图像上绘制子图。如果没有指定参数，它将创建一个默认大小的空图像。这个函数通常是在绘制图像之前调用的。 B. plt.plot(x, y)函数用于绘制一个折线图。...

解释这段代码plt.figure() plt.plot(frequency, amplitude) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show()

plt.figure()创建一个新的绘图窗口。plt.plot(frequency, amplitude)将频率和振幅作为参数，绘制曲线。plt.xlabel('Frequency (Hz)')和plt.ylabel('Amplitude')分别给x轴和y轴添加标签，plt.show()显示绘图结果。

请解释下import matplotlib.pyplot as plt # 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(data['rating'], bins=10) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Ratings') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(data['rating']) plt.ylabel('Rating') plt.title('Box Plot of Ratings') plt.show() # 绘制时间的趋势折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['time'], data['rating']) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Rating') plt.title('Rating over Time') plt.show()

- 绘制时间的趋势折线图：使用plt.plot()函数，传入数据框data中的'time'列和'rating'列作为参数，xlabel()函数和ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表。...

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

3. plt.figure("温度") 创建一个名为 "温度" 的图形窗口。 4. plt.clf() 清除当前图形窗口中的所有内容。 5. plt.plot(y1) 绘制折线图，其中 y1 是温度数据。 6. plt.title("温度") 设置图形的标题为 ...

plt.figure() plt.plot(epochs,loss,"bo",label="trainng loss") plt.plot(epochs,val_loss,"b",label="validation loss") plt.title("training and validation loss") plt.legend() plt.show()这段代码是干嘛的

这段代码是用来绘制训练和验证损失函数随训练轮数变化的曲线。其中，epochs是训练的轮数，loss是每轮训练...plt.title函数用来设置图标题，plt.legend函数用来设置图例，plt.show函数用来显示绘制好的图形。

# 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(movie_data['movie_id'], bins=50) plt.xlabel('Movie ID') plt.ylabel('Count') plt.title('Distribution of Movie IDs') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(movie_data['movie_id']) plt.ylabel('Movie ID') plt.title('Box Plot of Movie IDs') plt.show()

使用plt.hist()函数，传入电影数据集movie_data中的'movie_id'列作为参数，bins参数指定直方图的分组数，xlabel()函数和ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示...

t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()

plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show() 修改后的代码会生成两个正弦波图，一个图像宽度较大，一个图像宽度较小。其中，t被修改为等分...

plt.figure(figsize=(12,4)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) plt.show()

这是一个使用matplotlib库画图的Python代码，用于绘制...其中，plt.figure(figsize=(12,4))设置了画布的大小为12*4，plt.grid(True)添加了网格线，plt.plot(df['S4248SM144NCEN'])绘制了折线图，plt.show()显示了图形。

plt.figure() #新开一个图窗 diff1=data.diff(1) plt.plot(diff1,label='一阶') diff2=data.diff(2) plt.plot(diff2,label='二阶') plt.legend()

- plt.figure() 创建一个新的图窗。 - diff1=data.diff(1) 计算数据data的一阶差分。 - plt.plot(diff1,label='一阶') 绘制一阶差分的曲线，并设置标签为“一阶”。 - diff2=data.diff(2) 计算数据data...

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图表。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 ...

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()代码解释

plt.figure(1) # 创建 subplot(211)，用于绘制散点图和线条图 plt.subplot(211) # 绘制散点图，使用蓝色圆圈表示 plt.plot(t1, f(t1), 'bo') # 绘制线条图，使用黑色实线表示 plt.plot(t2, f(t2), 'k') # 创建 ...

plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show()想要有刻度，但不显示刻度数字怎么设置

plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) # 隐藏 x 轴和 y 轴的刻度数字 plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() 这样设置后，图形将显示刻度线，但刻度数字将被隐藏。

plt.figure与plt.plot的作用与区别

plt.figure() 是一个创建新 Figure 对象的函数，它可以用来创建一个新的图像窗口，以便我们可以在该窗口中绘制图形。如果不显式地创建新的 Figure 对象， pyplot 会在后台自动创建一个默认的 Figure 对象，但是我们...

# 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.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...
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plt.title('Squares', fontsize=24) plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) plt.xlabel('Numbers', fontsize=14) plt.ylabel('Squares', fontsize=14) plt.show() ``` 如果默认的刻度间隔和...
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