import matplotlib.pyplot as plt #【错误行】 包含绘图模块 fig= plt.figure() #创建一个空白画布 ax1=fig.plot(1,1,1) #【错误行】 添加一个子图 plt.show() #显示图表

代码中存在两个错误：

1. 导入的 matplotlib 库中的 pyplot 模块应该使用 import matplotlib.pyplot as plt 的方式导入；
2. 绘图函数应该使用 plt.subplot(1, 1, 1) 而不是 fig.plot(1, 1, 1)。

修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt       #导入绘图模块
fig = plt.figure()                    #创建一个空白画布
ax1 = plt.subplot(1, 1, 1)            #添加一个子图
plt.show()                            #显示图表

这段代码可以创建一个空白画布，并在其中添加一个子图，最后显示出来。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt #配置中文显示 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data=[2.9,3.5,3.8,4,4.2] data2=[0.41,0.5474,0.29,0.24,0.21] fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data) #绘制第二幅子图 ax2=fig1.add_subplot(1,2,2) plt.title('新增里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data2) plt.show()

这段代码是用来绘制我国高铁运行里程表的，包括总里程数和新增里程数。其中，使用了 matplotlib 库来绘图，设置了中文字体和解决了负号显示问题。代码中使用了两个列表 data 和 data2 分别存储了总里程数和新增里程数的数据，然后使用 plt.plot() 函数来绘制折线图。同时，使用了 plt.xticks() 函数来设置 x 轴的刻度值，使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数来设置标题和轴标签等。最后使用 plt.show() 函数来展示图形。

针对以下python代码的解释以及实验小结：import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r=[] angle=[] for i in np.arange(0,101): x=2*math.pi/100*i angle.append(x) r.append(1-math.sin(x)) fig=plt.figure() ax1=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8],projection='polar') ax1.set_rgrids(np.arange(2,2,1)) ax1.set_rlabel_position(90) ax1.plot(angle,r,'-r',linewidth=2.5)#lw=2.5 plt.savefig('heart.png',dpi=600) plt.show()

这段 Python 代码的功能是绘制一个心形曲线图，并将其保存为 heart.png 文件。

代码中使用了三个库：math、matplotlib.pyplot 和 numpy。

首先，通过 numpy 库的 arange() 方法生成 0 到 100 的整数序列，然后将其映射到 0 到 2π 的角度范围内。接着，使用 math 库的 sin() 方法计算每个角度对应的正弦值，将其减去 1 后作为半径值，并将角度和半径值分别添加到两个列表 angle 和 r 中。

之后，创建一个极坐标子图 ax1，设置其半径网格线为 2，将半径标签位置设置为垂直于极轴，绘制心形曲线图，并将其保存为 heart.png 文件。最后，通过 plt.show() 方法显示图像。

实验小结：
本次实验主要涉及到了 Python 的数学计算、绘图和文件保存等方面。通过本次实验，我们学会了如何使用 numpy 和 math 库进行数学计算，以及如何使用 matplotlib.pyplot 库绘制图像，并将其保存为文件。同时，也了解了极坐标系下的图像绘制方法。