y = [] fig, ax = plt.subplots() for label, x in zip(labels, pAgg): p = ax.bar(label, x, width=0.8, color='blue') ax.bar_label(p, label_type='edge', fmt='%.2f') # fmt='%.2f%%' 22.00% y.append(norm.cdf(x, mean, std))
时间: 2024-01-09 07:05:31 浏览: 138
这段代码看起来是在使用 matplotlib 库进行可视化,其中 labels 是一个标签列表,pAgg 是每个标签对应的数据列表。在循环中,使用 ax.bar() 函数绘制每个标签对应的柱状图,并使用 ax.bar_label() 函数添加标签值。最后,将每个数据点的标准化累积分布函数值添加到 y 列表中。
其中 norm.cdf() 函数是在 scipy 库中的统计模块中定义的,用于计算正态分布的累积分布函数值。mean 和 std 是正态分布的均值和标准差。
相关问题
fig, ax1 = plt.subplots(
fig, ax1 = plt.subplots()是用于创建一个包含一个子图的Figure对象和一个Axes对象的函数[^1]。其中,Figure对象代表整个图形窗口,而Axes对象则代表一个具体的绘图区域。
下面是一个示例,演示了如何使用fig, ax1 = plt.subplots()创建一个包含两个子图的图形窗口,并在每个子图中绘制不同的数据[^2]:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建图形窗口和子图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 在第一个子图中绘制数据
ax1.plot(x, y1, 'b', lw=1.5, label='1st')
ax1.plot(x, y1, 'ro')
ax1.grid(True)
ax1.legend(loc=0)
ax1.set_xlabel('index')
ax1.set_ylabel('value 1st')
ax1.set_title('A Simplot plot')
# 创建第二个子图
ax2 = ax1.twinx()
# 在第二个子图中绘制数据
ax2.plot(x, y2, 'g', lw=1.5, label='2nd')
ax2.plot(x, y2, 'ro')
ax2.legend(loc=0)
ax2.set_ylabel('value 2nd')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码会创建一个包含两个子图的图形窗口,其中第一个子图绘制了y1的数据,第二个子图绘制了y2的数据。每个子图都有自己的y轴,但共享x轴。在绘制完数据后,使用plt.show()函数显示图形。
matplotlib绘制图片固定比例 fig, ax = plt.subplots()
`matplotlib`是一个非常流行的Python数据可视化库,它允许你在Python环境中创建各种类型的图表,包括线图、散点图、图像等。当你想要在一个新的窗口中创建一个图形,并且希望保持子图的比例固定时,可以使用`subplots()`函数来创建一个新的`Figure`对象(即窗口)并返回一个`Axes`对象(子图)。在这个例子中:
```python
fig, ax = plt.subplots()
```
这行代码做了两件事:
1. `fig = plt.subplots()`:调用了`subplots()`函数,它返回一个包含一个子图的元组,第一个元素是`Figure`对象,第二个元素是`Axes`对象。你可以将`fig`保存为变量,后续可以对整个图形做操作,如设置标题、调整大小等。
2. `ax = ...`:通过解包这个元组,我们将子图赋值给变量`ax`,使得我们可以直接在`ax`上绘制和定制我们的图。
如果你需要创建一个固定的宽度和高度比,可以在创建`SubplotParams`对象时指定`constrained_layout=True`,然后传递到`subplots()`函数:
```python
params = SubplotParams(constrained_layout=True)
fig, ax = plt.subplots(**params)
```
这将自动调整子图之间的空间,保持它们的比例一致。