hours = list(range(24)) ax1.plot(hours,hour24['casual'],'g--.',label='2011') ax1.set_xticks(hours) ax1.set_ylabel('租用量') ax1.set_xlabel('小时') ax1.set_title('非会员用户24小时租用量') ax1.legend() 实现一条线显示一个颜色，并添加图例，hour24['casual'],'有两组数据，一组是2011，一组是2012

时间: 2023-12-25 17:03:50 浏览: 105
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Toshiba L650 - INVENTEC BERLIN 10 BL10 - REV AX1.pdf

可以使用以下代码实现： ``` hours = list(range(24)) # 绘制2011年数据的折线图，颜色为绿色，线型为虚线加点 ax1.plot(hours, hour24['casual'], 'g--.', label='2011') # 绘制2012年数据的折线图，颜色为红色，线型为实线 ax1.plot(hours, hour24_2012['casual'], 'r-', label='2012') ax1.set_xticks(hours) ax1.set_ylabel('租用量') ax1.set_xlabel('小时') ax1.set_title('非会员用户24小时租用量') ax1.legend() ``` 其中，`hour24_2012` 是包含了2012年数据的 Pandas DataFrame 变量，绘制2012年数据的折线图时，使用了 `'r-'` 表示红色实线的线型。`ax1.legend()` 命令会自动添加图例，因为在之前的绘图命令中已经添加了 `label` 参数。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图，此时我们就可以使用函数 plt.subplots() ...ax1 = plt.subplot(221) ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #
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AGR---MD---AX1.rar_433Mhz遥控开关_433mhz_FSK遥控_fsk无线遥控_无线遥控

无线遥控开关解决方案FSK接收模块，载波频率433MHZ，接收灵敏度-119dbm，空旷地距离200M，可过CE ROSH认证。

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) plt.xticks(rotation=-70) ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r") ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0) ax1.set_xlabel("hour") ax1.set_ylabel("rain(mm)") ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted') ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0) ax2.set_ylabel("rainPop(%)") plt.show()

然后，使用ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r")绘制了第一个折线图，横轴为timelist，纵轴为rain，线条颜色为红色，并添加了图例标签"rain"。 紧接着，使用ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1)...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') 单独输出

要单独输出这部分代码绘制的图形，可以使用 Matplotlib 库中的 pyplot 子库的 plot() 方法和相应的设置方法来创建和设置图形。例如，下面的代码将创建一个新的图形窗口，并在其中绘制一个线性图： import ...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')代码中输入的是？

这段代码中输入的是一些用于绘制 matplotlib 图表的命令，包括创建一个 subplot、绘制数据、设置 x 轴范围、获取和修改 x 轴刻度、设置图表标题等。具体来说，这段代码创建了一个 subplot，然后在该 subplot 中绘制...

fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='Train Loss') ax1.plot(train_accs, label='Train Acc') ax1.set_ylim([0, 1]) ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax1.legend() 使两条曲线线条有差别

ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', color='red') ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', color='blue') ax1.set_ylim([0, 1]) ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')如何查看其中vals来源

根据这段代码，vals是一个参数，它作为draw_stats方法的输入参数传入。如果要查看vals的具体来源，需要查看调用draw_stats方法的代码，找到传递给vals参数的变量或数据结构。在这段代码中，vals是一个一维数组，可能...

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self....

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) # self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Temperature (°C)') 正确吗

ax.plot(time_vals, temp_vals) ax.set_title('Temperature vs. Time') ax.set_xlabel('Time (s)') ax.set_ylabel('Temperature (°C)') plt.show() 这个版本使用了plt.subplots()来创建一个新的图表和...

ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax1.plot(bj,'yellowgreen') ax1.plot(cd,'darkorange') ax1.plot(sh,'r') ax1.plot(x,y,'dodgerblue')

具体来说，代码中ax1的含义是获取第一个子图对象，plot函数用来绘制曲线，第一个参数是横坐标数据，第二个参数是纵坐标数据，后面的字符串参数用来设置曲线的颜色。如果你有具体的问题需要解答，请详细描述。

import matplotlib.pyplot as plt # test_score 测试集的精度 y1_i = [32.01377033999997, 52.995126360000086,185.63600004000017] y1_c = [34.805954499999984,59.619636000000014,188.34518989999992] y1_a = [34.05963100000008, 53.854412799999864,187.09286480000037] # macro-F1 测试集的宏F1 y2_i = [] y2_c = [] y2_a = [] # micro-F1 测试集的微F1 y3_i = [] y3_c = [] y3_a = [] # # 隐藏层神经元的个数 # x1 = [] # 隐藏层的个数 x2 = [100,200,400] # # 窗口大小 # x3 = [] ax1 = plt.gca() ax1.set(xlabel='neuron_num', ylabel='train_seconds') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='accuracy') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='macro-F1') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='micro-F1') # 三种不同学习率 l1, = ax1.plot(x2,y1_i,'red', label='invscaling') l2, = ax1.plot(x2,y1_c,'green', label='constant') l3, = ax1.plot(x2,y1_a,'blue', label='adaptive') plt.legend() plt.show()

这段代码是用于绘制三种不同学习率下，不同神经元个数对应的训练时间的折线图。其中，测试集的精度、宏F1和微F1分别用y1_i、y2_i和y3_i表示。对于每一种学习率，都有对应的三条折线，分别用l1、l2和l3表示。...

请改进这段代码，import matplotlib.pyplot as plt import csv import os os.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tmp/' with open('AppleData.csv', 'r') as f: reader = csv.DictReader(f) data = [row for row in reader] # 从 data 列表中提取各个列的数据 dates = [row['Date'] for row in data] close_prices = [float(row['Close']) for row in data] volumes = [float(row['Volume']) for row in data] open_prices = [float(row['Open']) for row in data] high_prices = [float(row['High']) for row in data] low_prices = [float(row['Low']) for row in data] # 创建一个包含两个子图的图像 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 8), sharex=True) # 绘制第一个子图：股价走势图 ax1.plot(dates, close_prices, label='Close') ax1.plot(dates, open_prices, label='Open') ax1.plot(dates, high_prices, label='High') ax1.plot(dates, low_prices, label='Low') ax1.legend() ax1.set(title='AAPL Stock Prices', ylabel='Price ($)') # 绘制第二个子图：成交量图 ax2.bar(dates, volumes) ax2.set(xlabel='Date', ylabel='Volume') # 显示图像 plt.show()

ax1.plot(df.index, df['Close'], label='Close') ax1.plot(df.index, df['Open'], label='Open') ax1.plot(df.index, df['High'], label='High') ax1.plot(df.index, df['Low'], label='Low') ax1.legend() ax1.set...

把三个子表之间的距离调大修改下面的代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4)) fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121") x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = np.square(x1) ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0) ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei") ax1.grid(True) ax1.patch.set_facecolor("LightGray") x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = np.square(np.sin(3 * x2)) ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0) ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei") ax2.grid(True) ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk") x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = np.cos(2 * x3) ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0) ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei") ax3.grid(True) ax3.patch.set_facecolor("Azure") plt.show()

ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0) ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei") ax2.grid(True) ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk") x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = np.cos(2 * x3) ax3...

def fun3(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data.loc[:, ['date_time', 'Global_active_power']] data1.set_index('date_time', inplace=True) fig = plt.figure(figsize=(22, 20)) fig.subplots_adjust(hspace=1) ax1 = fig.add_subplot(5, 1, 1) ax1.plot(data1['Global_active_power'].resample('D').mean(), linewidth=1) ax1.set_title('Mean Global active power resampled over day') ax1.tick_params(axis='both', which='major') ax2 = fig.add_subplot(5, 1, 2, sharex=ax1) ax2.plot(data1['Global_active_power'].resample('W').mean(), linewidth=1) ax2.set_title('Mean Global active power resampled over week') ax2.tick_params(axis='both', which='major') ax3 = fig.add_subplot(5, 1, 3, sharex=ax1) ax3.plot(data1['Global_active_power'].resample('M').mean(), linewidth=1) ax3.set_title('Mean Global active power resampled over month') ax3.tick_params(axis='both', which='major') ax4 = fig.add_subplot(5, 1, 4, sharex=ax1) ax4.plot(data1['Global_active_power'].resample('Q').mean(), linewidth=1) ax4.set_title('Mean Global active power resampled over quarter') ax4.tick_params(axis='both', which='major') ax5 = fig.add_subplot(5, 1, 5, sharex=ax1) ax5.plot(data1['Global_active_power'].resample('A').mean(), linewidth=1) ax5.set_title('Mean Global active power resampled over year') ax5.tick_params(axis='both', which='major')

这是一个Python函数，功能是读取CSV文件并绘制该文件中日期时间和Global_active_power的多个时间段内的平均值。其中，第一部分是将CSV文件读入并将date_time列转换为日期时间格式，第二部分是选择date_time和Global_...

fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')

这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先，使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据，然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着，利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和...

fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(range(value_count), value_list) ax1.set_xticks(range(value_count)) ax1.set_xticklabels(label_list) ax1.set_xlabel('Categories') ax1.set_ylabel('Values') ax1.set_title('Abnormal flow count') for i, v in enumerate(value_list): ax1.text(i, v, str(v), color='blue', fontweight='bold')代码讲解

- ax1.set_xticklabels(label_list) 设置 x 轴的标签，其中 label_list 是一个字符串列表，表示每个位置对应的标签。 - ax1.set_xlabel('Categories') 设置 x 轴的标签文本。 - ax1.set_ylabel('Values') ...

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, square=False, annot=True, fmt=".2f", linewidths=0.5, mask=mask1, cbar=False) 其中，corr_NotFraud 是相关系数矩阵，ax=ax1 ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()

这是一个使用Pandas、Numpy、Matplotlib库进行数据分析和可视化的Python代码。首先，从'merged_sentiment_idx.csv'文件中读取数据并设置时间戳为索引，然后选择了2017年4月15日至2018年4月15日的数据。...

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![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。