fig_ax5=fig.add_axes([0.65,0.99,0.47,0.2])什么意思

时间: 2024-06-07 14:08:19 浏览: 150
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这段代码是在 Matplotlib 中创建一个新的 Axes 对象并将其添加到现有的 Figure 对象中。其中，第一个参数 [0.65,0.99,0.47,0.2] 表示新 Axes 对象的位置和大小。具体来说，它表示新 Axes 对象的左边界在 Figure 对象的水平位置的 65% 处，底边界在垂直位置的 99% 处，宽度为 Figure 对象宽度的 47%，高度为 Figure 对象高度的 20%。这样，就可以在 Figure 对象中创建一个大小和位置适当的 Axes 对象，用于绘制图形。
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ice.fig.rar_ ice.fig_ice.fig_ice函数_matlab ice_matlab ice函数

matlab ice.fig 函数源代码

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR'] x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum') # 填色 v = gaussian_filter(v, sigma=3) cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor) # 填图 c_level_station = rain_frame_ah[ (rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))] c_level_station = c_level_station.reset_index()可以帮我改成在地里坐标轴上绘制散点图吗

colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR'] x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum') # 填色 v = gaussian_filter(v, sigma=3) cs = ...

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) # 滑块改变时的回调函数 def sliders_on_changed(val, scale_...

import matplotlib.pyplot as plt foo = ['a','b','c'] bar = [1,2,3] fig = plt.figure(figsize=[5,5],facecolor='y',edgecolor='b',linewidth = 3) ax1 = fig.add_axes([0.1,0.1,1,1],facecolor = 'r') ax2 = fig.add_axes([0.2,0.2,0.4,0.4]) ax3 = fig.add_axes([0.5,0.5,0.3,0.4],facecolor='b') ax2.bar(foo,bar) plt.show()解释代码

ax2 = fig.add_axes([0.2,0.2,0.4,0.4]) ax3 = fig.add_axes([0.5,0.5,0.3,0.4],facecolor='b') 在画布上添加三个子图，分别使用 add_axes() 方法添加。三个子图的位置和大小不同，其中第一个子图的背景颜色为...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码运行是否有误

ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X, Y, Z, 15, cmap='jet') ax2.clabel(cs, line=True, fontsize=10, fmt='%1.1f') plt.title("Contour") plt.show() 注意，这段代码需要在支持 matplotlib 的 ...

fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==0], figsize=(10, 8), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==1], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==2], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5, names=names)

fig.tight_layout() return fig, axes # 绘制散点图矩阵 fig, axes = scatterplotmatrix(X[y==0], figsize=(10, 8), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(X[y==1], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5) fig, ...

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') ax.set_title('Prediction Intervals') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('RV_5min') plt.legend() plt.show() fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') 怎么将两个ax.fill_between画在一幅图上，不相互遮挡，

ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_...

cax=fig.add_axes([0.7,0.2,0.3,0.3],projection=ccrs.PlateCarree()) cax.coastlines()什么意思

这段代码是在 Matplotlib 库中使用 Cartopy 库的 PlateCarree 投影方式创建一个 Axes 对象，并将其添加到 Figure 对象中。PlateCarree 投影方式是一种简单的等面积投影方式，它将地球表面投影到一个平面上，使得经度...

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True) ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8]) ####################################################################### axs = ax[0].subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [15, 1]}) axs[1].axis('off') #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=axs[0].imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-6e12,vmax=6e12) im2=axs[0].imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=10) axs[0].set_yticks([-8,-4,0,4,8]) #色条位置 #imcb1=fig.add_axes([0.4, 0.15,0.5,0.7]) imcb1=fig.add_axes([0.25, 0.25,0.5,0.5]) #imcb1.axis('off') #imcb2=fig.add_axes([0.47, 0.15,0.5,0.7]) #imcb2.axis('off') #cb2=fig.colorbar(im2,ax=imcb2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1,aspect=16) cb1=fig.colorbar(im1,ax=imcb1,ticks=[-6e12,-3e12,0,3e12,6e12],shrink=0.88,aspect=14)为什么我的imcb1不显示

可能是因为你设置了imcb1的位置和大小，但是...imcb1 = fig.add_axes([0.25, 0.25, 0.5, 0.5]) imcb1.axis('off') imcb1_empty = imcb1.twinx() 这样就会在imcb1的位置添加一个空的axes，使得imcb1能够显示出来。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) line, = ax.plot(x, y) ax.set_facecolor('white') def on_enter(event): ax.set_facecolor('yellow') fig.canvas.draw() def on_leave(event): ax.set_facecolor('white') fig.canvas.draw() def on_move(event): if event.inaxes == ax: x, y = event.xdata, event.ydata index = np.searchsorted(x, x) if abs(y - line.get_ydata()[index]) < 0.2: ax.text(x, y, f'{y:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=14) else: ax.texts.clear() fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('axes_enter_event', on_enter) fig.canvas.mpl_connect('axes_leave_event', on_leave) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move) plt.show()

- fig.canvas.mpl_connect 将回调函数与图表对象的事件连接起来，实现交互式功能。 - plt.show() 显示图表。 当鼠标移动到曲线上时，如果鼠标所在位置距离曲线上某个点的 y 值小于 0.2，则在该点处显示对应的 y...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 20), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 绘制一个复合图，图像太小

ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 0.8, 0.7]) 这里先使用 add_gridspec 创建一个 1 行 1 列的网格，再使用 add_subplot 往网格里添加一个子图。set_position 方法可以调整子图...

怎样调节ax = fig.add_axes(Axes3D(fig))的边距，去掉周边的空白？

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 设置轴的边距为0，使得它紧贴图框 ax.set_position([0, 0, 1, 1]) # 或者更具体的，比如减小顶部和底部的边距 ax.set_position([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # 其他参数...

imcb1=fig.add_axes([0, 0.2,0.5,0.5])我想将他放在图这中间

imcb1 = fig.add_axes([0.25, 0.25, 0.5, 0.5]) 这将创建一个与原始代码相同大小的坐标轴，并将其放置在图的中心位置。具体来说，我们通过将第一个参数从 0 移动到 0.25 来向右移动 imcb1，将第二个参数...

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) fig.add_axes(ax)什么意思

这段代码的意思是在创建一个三维图形的画布，并在该画布上添加一个坐标轴。...3. fig.add_axes(ax)：将创建的三维坐标轴对象添加到画布中。 这样，我们就可以在这个三维坐标轴上绘制各种三维图形。

fig = pl.figure() ax = Axes3D(fig,auto_add_to_figure=False) ax.plot3D(track1[:, 0], track1[:, 1], track1[:, 2], lw=1) ax.plot3D(track2[:, 0], track2[:, 1], track2[:, 2], lw=1)

这是一个使用 Matplotlib 库绘制三维图形的代码片段，其中 fig 是一个 Figure 对象，ax 是一个 Axes3D 对象，track1 和 track2 是包含三维坐标的数组。ax.plot3D() 方法用于绘制三维线条。

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True) ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8])我想添加新的坐标轴

new_ax = ax[0].add_subplot(1,1,1) 这将在第一个子图中添加一个新的坐标轴，并将其存储在new_ax变量中。您可以在此坐标轴上绘制任何内容，例如： new_ax.plot(x,y) 其中x和y是您要绘制的数据...

matplotlibdeprecationwarning: axes3d(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. pass the keyword argument auto_add_to_figure=false and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. the default value of auto_add_to_figure will change to false in mpl3.5 and true values will no longer work in 3.6. this is consistent with other axes classes. ax = axes3d(fig)

这是一条关于matplotlib库的警告信息，提示用户在使用axes3d(fig)时，应该传入关键字参数auto_add_to_figure=false，并使用fig.add_axes(ax)来避免警告。在mpl3.5版本中，auto_add_to_figure的默认值将改为false，而...

MatplotlibDeprecationWarning: Axes3D(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. Pass the keyword argument auto_add_to_figure=False and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. The default value of auto_add_to_figure will change to False in mpl3.5 and True values will no longer work in 3.6. This is consistent with other Axes classes. ax = Axes3D(fig)

为了避免这个警告，你需要将 auto_add_to_figure 参数设置为 False，并使用 fig.add_axes(ax) 将 Axes3D 对象手动添加到图形中。这个参数的默认值将在 Matplotlib 3.5 中更改为 False，并且在 3.6 中，...

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在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩