sns. set(style="ticks") 什么意思

`sns.set(style="ticks")` 是 seaborn 库中的一个函数，用于设置绘图的样式。其中，参数 `style` 设置为 `"ticks"` 表示使用带有刻度线的样式。这种样式可以使图表更加清晰易读，同时突出数据。除了 `"ticks"` 样式外，seaborn 还提供了其他样式，如 `"darkgrid"`, `"whitegrid"`, `"dark"`, `"white"` 等等，可以根据需要进行选择。

相关问题

sns.set_style('white') sns.set_context("paper", font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(16,5)) plt.plot(y_test[:720], label = "test") plt.plot(y_pred[:720], label = "Predictions") plt.tick_params(left=False, labelleft=True) #remove ticks plt.tight_layout() sns.despine(top=True) plt.subplots_adjust(left=0.07) plt.xlabel('Time Index') plt.ylabel('Energy Consumption') plt.legend(loc='upper right'); plt.savefig('Fig8.png', dpi=500)在这段代码中，y轴坐标的值是什么

在这段代码中，y轴坐标的值是 "Energy Consumption"，该标签是通过 plt.ylabel('Energy Consumption') 进行设置的。这段代码的作用是绘制一个时间序列图，其中 y 轴表示能源消耗量，x 轴表示时间索引。其中，y_test[:720] 代表测试集的前 720 个样本的真实值，y_pred[:720] 代表前 720 个样本的预测值。通过将这两条线绘制在同一张图上，可以帮助我们更好地比较真实值和预测值之间的差异，从而评估模型的性能。其他代码块则用于调整图表的样式和布局，使其更加易于阅读和解释。最后，该图表被保存为名为 "Fig8.png" 的文件，分辨率为 500 dpi。

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np def factorial(x): result=1 for i in range(1,x+1): result*=i return result sns.set_theme(style="ticks") x=np.array(range(50)) y=np.array([1]*len(x)) y2=np.log2(x) y3=x y4=x*np.log2(x) y5=x**2 y6=x**3 y7=np.power(2,x) y8=np.array(map(factorial,x)) sns.lineplot(x=x,y=y,label='f(n)=1')#折线图 sns.lineplot(x=x,y=y2,label='f(n)=logn') sns.lineplot(x=x,y=y3,label='f(n)=n') sns.lineplot(x=x,y=y4,label='f(n)=nlogn') sns.lineplot(x=x,y=y5,label='f(n)=n^2') sns.lineplot(x=x,y=y6,label='f(n)=n^3') sns.lineplot(x=x,y=y7,label='f(n)=2^n') sns.lineplot(x=x,y=y8,label='f(n)=n!') plt.ylim((0,1500)) plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight") plt.show() 这段代码哪里出错了？

这段代码可能存在以下问题：

1. 导入语句存在问题。

应该将所有的导入语句放在同一行，例如：

import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, numpy as np

2. 函数定义存在问题。

在Python 3.x中，`map()`函数返回的是一个迭代器，需要使用`list()`函数将其转换为列表。因此，函数定义应该修改为：

def factorial(x):
    result = 1
    for i in range(1, x+1):
        result *= i
    return result

y8 = np.array(list(map(factorial, x)))

3. 函数调用存在问题。

在使用`np.power()`函数计算2的x次方时，应该将第一个参数设置为2，而不是x。因此，函数调用应该修改为：

y7 = np.power(2, x)

4. 图形显示存在问题。

在使用`plt.ylim()`函数设置y轴范围时，取值范围过小，可能导致一些线条被遮挡。应该将y轴范围扩大，例如：

plt.ylim((0, 20000))

综上所述，完整的代码应该修改为：

import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, numpy as np

def factorial(x):
    result = 1
    for i in range(1, x+1):
        result *= i
    return result

sns.set_theme(style="ticks")

x = np.array(range(50))
y = np.array([1]*len(x))
y2 = np.log2(x)
y3 = x
y4 = x*np.log2(x)
y5 = x**2
y6 = x**3
y7 = np.power(2, x)
y8 = np.array(list(map(factorial, x)))

sns.lineplot(x=x, y=y, label='f(n)=1')
sns.lineplot(x=x, y=y2, label='f(n)=logn')
sns.lineplot(x=x, y=y3, label='f(n)=n')
sns.lineplot(x=x, y=y4, label='f(n)=nlogn')
sns.lineplot(x=x, y=y5, label='f(n)=n^2')
sns.lineplot(x=x, y=y6, label='f(n)=n^3')
sns.lineplot(x=x, y=y7, label='f(n)=2^n')
sns.lineplot(x=x, y=y8, label='f(n)=n!')

plt.ylim((0, 20000))
plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight")
plt.show()