import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure(figsize=(22 / 2.54, 18 / 2.54), facecolor='white', edgecolor='w', linewidth=1) ax = plt.gca() plt.rcParams['xtick.direction']='in' plt.rcParams['ytick.direction']='in' x = np.linspace(0, 12, 12) y = np.random.random(len(x)) * 16.5 + 6 p1, = plt.plot(x, y, '>', color='orange') p2, = plt.plot(x, y, '-', color='cyan') plt.title('深圳市24小时的平均风速',fontfamily='SimSun', fontsize=12) #fontstyle="italic" ax.set_xlabel('时间(h)',fontfamily='SimSun') ax.set_ylabel('平均风速(km/h)',fontfamily='SimSun') ax.xaxis.set_ticks(np.linspace(0, 12, 13)) ax.yaxis.set_ticks(np.linspace(8, 22, 8)) ax.xaxis.set_ticklabels(['00:00','02:00','04:00','06:00','08:00','10:00','12:00', '14:00','16:00','18:00','20:00','22:00','00:00'],rotation=45) # plt.savefig('fig.pdf') plt.show()

时间: 2023-06-14 19:06:17 浏览: 355
这段代码使用matplotlib库绘制了一张平均风速随时间变化的折线图。其中，x轴表示时间，y轴表示平均风速。代码中使用了numpy库生成了x轴数据，使用了random库生成y轴数据。绘制折线图时，使用了两个plot()函数，其中一个绘制了点，另一个绘制了线条。同时，该代码还设置了图形的标题、横轴标签、纵轴标签、横轴刻度、纵轴刻度和横轴刻度标签。最后，通过show()函数展示了图形。
相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(["进攻", "防守", "发球", "拦网", "传球","弹跳"]) dataLenth = 6 data = np.array([9.8, 9.5, 9.7, 9.5, 9.3, 9.0]) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenth,endpoint=False) #闭合 data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) labels=np.concatenate((labels,[labels[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111,polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) plt.figtext(0.52,0.95,'排球运动员-莱昂',ha='center') plt.grid(True) plt.show()要求多加入两位排球运动员的数据

好的，可以将两位运动员的数据加入到原有的数据中，然后重新绘制雷达图。修改后的代码如下： ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(["进攻", "防守", "发球", "拦网", "传球", "弹跳"]) dataLenth = 6 data = np.array([9.8, 9.5, 9.7, 9.5, 9.3, 9.0, 9.6, 9.4]) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) labels = np.concatenate((labels, [labels[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles, data, 'bo-', color='g', linewidth=2) plt.fill(angles, data, facecolor='g', alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, '排球运动员-莱昂', ha='center') plt.grid(True) plt.show() ``` 你可以按照这个格式，继续添加更多运动员的数据。

#e19.1DrawRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) #数据值 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show()解析

这段代码使用了matplotlib库绘制了一个多级雷达图，用于展示DOTA游戏中的能力值。下面对代码进行分析： 1. 导入必要的库和模块 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib ``` 导入了numpy、matplotlib.pyplot和matplotlib三个库。 2. 设置中文显示 ```python matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ``` 该段代码设置了中文显示，使得图表中的中文能够正常显示。 3. 定义数据 ```python labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) ``` 定义了多级雷达图中的指标名称和相应的数据值。其中`nAttr`表示指标数量。 4. 计算角度并形成闭环 ```python angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) ``` 计算了每个指标对应的角度，并将第一个指标与最后一个指标相连，形成一个闭环。 5. 绘图 ```python fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show() ``` 使用`plt.subplot()`函数创建了一个极坐标子图，`plt.plot()`函数绘制多级雷达图的边框线，`'bo-'`表示绘制蓝色圆圈和线段，`color='g'`表示线段颜色为绿色，`linewidth=2`表示线段宽度为2。`plt.fill()`函数用于绘制填充区域，`facecolor='g'`表示填充区域颜色为绿色，`alpha=0.25`表示填充区域的透明度为0.25。`plt.thetagrids()`函数用于设置极坐标图中角度轴的刻度标签和标签位置。`plt.figtext()`函数用于添加标题，`ha='center'`表示标题居中。`plt.grid()`函数用于添加网格线。最后通过`plt.show()`函数显示图表。 执行该代码将得到一个简单的DOTA能力值雷达图。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #...
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matplotlib.pyplot绘图显示控制方法

在使用Python库时，常常会用到matplotlib....import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 2*np.pi, .001) y = np.sin(2 * np.pi * x) plt.clf() plt.plot(x, y) l = plt.axhline(linewidth=1, color='black')
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matplotlib.pyplot画图并导出保存的实例

import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x，...

优化下面代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure(figsize=(22 / 2.54, 18 / 2.54), facecolor='white', edgecolor='w', linewidth=2) plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' ax = plt.gca() x = np.linspace(0, 12, 12) y = np.random.random(len(x)) * 16.5 + 6 p1, = plt.plot(x, y, '>', color='orange') p2, = plt.plot(x, y, '-', color='cyan') plt.title('深圳市24小时的平均风速', fontfamily='SimSun', fontsize=12) # fontstyle="italic" 斜体 ax.set_xlabel('时间(h)', fontfamily='SimSun') ax.set_ylabel('平均风速(km/h)', fontfamily='SimSun') ax.xaxis.set_ticks(np.linspace(0, 12, 13)) ax.yaxis.set_ticks(np.linspace(8, 22, 8)) ax.xaxis.set_ticklabels(['00:00', '02:00', '04:00', '06:00', '08:00', '10:00', '12:00', '14:00', '16:00', '18:00', '20:00', '22:00', '00:00'], rotation=45) plt.savefig('fig.pdf') plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(22/2.54, 18/2.54), facecolor='white', edgecolor='w', linewidth=2) ax.plot(x, y, '>', color='orange', label='平均风速') ax.plot(x, y, '-', color='cyan', label='平均...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) # 计算注释的位置 index = np.argmin((np.pi / 2 - theta) % (0.5*np.pi)) x = theta[index] y = r[index] # 添加文本和注释 ax.annotate('Intersection', xy=(x, y), xytext=(2 * np.pi / 3, 2), textcoords='polar', fontsize=12, arrowprops=dict(facecolor='red', arrowstyle='->')) ax.text(2 * np.pi, r[-1], 'End', ha='center', va='center', fontsize=12) # 美化图形 ax.grid(True) line[0].set_color('gray') line[0].set_linestyle('--') ax.spines['polar'].set_visible(False) # 显示图形 plt.show()优化代码

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 极坐标螺旋线 r = np.arange(0,3,0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta, r) ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4]) fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}) ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') ax.plot(theta_intersect, r_intersect, 'ro', label='Intersection point') ax.annotate('Intersection point', xy=(theta_intersect, r_intersect), xytext=(theta_intersect+0.5, r_intersect+0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') # 添加注释 ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('End Here', xy=(10*np.pi, 10*np.pi), xytext=(9.5, 9.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.legend() plt.show()代码优化

import matplotlib.pyplot as plt r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制极坐标螺旋线 ax.plot(theta...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

5. 输出和保存热力图：使用 matplotlib 库的 subplots() 函数生成一个图像窗口，使用 plt.title() 函数设置图像标题，最后使用 plt.show() 函数输出图像并使用 fig.savefig() 函数保存图像到本地磁盘。 总的来说，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制极坐标螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4]) # 添加交点的标记 ax.annotate('a polar annotation', xy=(5*np.pi/4, 0.6), xytext=(np.pi/2, -0.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='red')) ax.text(np.pi/2, 0.9, '1.0', ha='center', va='center') ax.text(np.pi/2, -0.1, '0.0', ha='center', va='center') ax.plot(5*np.pi/4, 0.6, 'ro') # 添加起点和终点的标记 ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('End Here', xy=(10*np.pi, 10*np.pi), xytext=(9.5, 9.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) # 添加图例 ax.legend() plt.show()修正代码

import matplotlib.pyplot as plt r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制极坐标螺旋线 ax.plot(theta, r, ...

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()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4)) fig.subplots_adjust(hspace=0.5) # 调整子图之间的间距 fig.canvas.manager.set_window_title...

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()

这是一个使用 Matplotlib 绘制正弦曲线，并在鼠标移动到曲线上时显示对应的 y 值的交互式图表。其中： - fig, ax = plt.subplots() 创建一个包含单个坐标轴的图表对象。 - x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) ...

改正错误：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet....

解析#e19.2DrawHollandRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)','企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)']) nAttr = 6 data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88], [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30], [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30], [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40], [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28], [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值 data_labels = ('工程师', '实验员', '艺术家', '推销员', '社会工作者','记事员') angles = np.linspace(0, 2np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) #plt.plot(angles,data,'bo-',color ='gray',linewidth=1,alpha=0.2) plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles,data, alpha=0.25) plt.thetagrids(angles180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2) plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20) legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.show()

fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) 绘制雷达图的背景，即连接所有数据点的多边形，并填充颜色。 python plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt....

改为在一个图中建立两条折线：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口DFA(String fileName) throws IOException { BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(fileName)); for (int i = 0;...

fig = px.box(train_public, x="work_year", y="monthly_payment", color="isDefault", notched=True) fig.show()改成matplotlib.pyplot下画出来的图

import matplotlib.pyplot as plt # 按照 work_year 分组，并将每组的 monthly_payment 存入一个列表中 grouped = train_public.groupby('work_year')['monthly_payment'].apply(list) # 将列表转换为 numpy 数组 ...

优化这段代码import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd # 导入pd库读取文件 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图 # 读取txt文件做数据集 D_path = r"G:\Pycharm\pythonProject1\HomeWork2 for KNN.txt" # 通过read_csv读取txt文件的内容 data_set = pd.read_csv(D_path, sep=" ", engine='python', index_col=False, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"]) saved_path = "D:/" # 将标签对应数值 y_num = ({"didntLike": 0, "smallDoses": 1, "largeDoses": 2}) data_set["喜爱程度"] = data_set["喜爱程度"].map(y_num) X = data_set[["行驶公里数", "售价", "油耗"]] y = data_set["喜爱程度"] X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, shuffle=True) knn = KNeighborsClassifier(algorithm="kd_tree") knn.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test) print("预测精度：{:.2%}".format(accuracy_score(pred, y_test))) #------------------3D图----------------------# fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray') ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') # 行数：1, 列数：1, 位置：1 ax.scatter(X_test["行驶公里数"], X_test["售价"], X_test["油耗"], c=pred) plt.savefig(saved_path+ "3D" + ".jpg") plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray') ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y_pred) plt.savefig("3D.jpg") plt.show() if __name__ ==...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成横轴数据 x = np.linspace(0, 2, 100) # 绘制正弦曲线 # 生成不同幅度的纵轴数据 y = np.sin(2 * np.pi * x) y1 = 0.5 * np.sin(4 * np.pi * x) y2 = 0.25 * np.sin( 8* np.pi * x) y_new = y1 + y2 # 绘制图像 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)') plt.plot(x, y_new, color='red', linestyle='--', label='0.5*sin(4x)+0.25*sin(8x)') # 绘制指数函数曲线 # 生成不同指数次幂的纵轴数据 y3 = np.exp(x) y4 = np.exp(-x) # 绘制图像 plt.plot(x, y3, color='orange', linestyle='-', label='exp(x)') plt.plot(x, y4, color='green', linestyle='--', label='exp(-x)') # 设置坐标轴范围及意义 plt.xlim(0, 2) plt.ylim(-2,3) ax.set_ylabel('Volts') ax.set_xlabel('Time') ax.set_title('Damped Oscillation') # 添加图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show()优化代码显示纵轴和横轴注释显示标题

import matplotlib.pyplot as plt # 生成横轴数据 x = np.linspace(0, 2, 100) # 生成不同幅度的纵轴数据 y = np.sin(2 * np.pi * x) y1 = 0.5 * np.sin(4 * np.pi * x) y2 = 0.25 * np.sin( 8* np.pi * x) y_new ...

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker, cartopy.crs as ccrs, cartopy.feature as cfeature 2. 可以在代码中删除不必要的变量，例如 ds 和 ds_temp 都是指向同一个文件的...

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