constrained_layout=true

时间: 2023-05-02 14:01:01 浏览: 207
AAR

constrain-layout

star3星 · 编辑精心推荐
b'constrained_layout=true' 是 Matplotlib 中的一个参数，表示将自动调整子图的位置和大小，以避免它们之间的重叠。这个参数适用于一些较老的版本的 Matplotlib，新版本中可以使用更加方便的 tight_layout。
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fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, constrained_layout=True, figsize=(12,4))

第一个参数1表示子图的行数，第二个参数2表示子图的列数，constrained_layout=True 表示自动调整子图布局以避免重叠，figsize=(12,4) 表示图的宽度为12英寸，高度为4英寸。最后，将两个子图对象分别赋值给 ax1 和 ax...

#The fit of the methods must be done only using the real sequential data pca.fit(stock_data_reduced) pca_real = pd.DataFrame(pca.transform(stock_data_reduced)) pca_synth = pd.DataFrame(pca.transform(synth_data_reduced)) data_reduced = np.concatenate((stock_data_reduced, synth_data_reduced), axis=0) tsne_results = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(data_reduced)) fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=(20,10)) spec = gridspec.GridSpec(ncols=2, nrows=1, figure=fig)

这段代码是用于拟合主成分分析（PCA）和 t-分布随机近邻嵌入（t-SNE）的方法，并将结果可视化出来。 首先，使用pca.fit()方法对降维后的真实数据stock_data_reduced进行拟合，得到PCA模型。...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”] x_month=np.array([‘1月’,‘2月’,‘3月’,‘4月’,‘5月’,‘6月’]) y_sales=np.array([2150,1080,1392,1479,1323,1490]) x_citys=np.array([‘北京’,‘上海’,‘广州’,‘深圳’,‘浙江’,‘重庆’]) y_sale_count=np.array([87564,65784,54538,34807,45688,67499]) fig=plt.figure(constrained_layout=True) gs=fig.add_gridspec(2,2) ax_one=fig.add_subplot(gs[0,:]) ax_two=fig.add_subplot(gs[1,0]) ax_thr=fig.add_subplot(gs[1,1]) ax_one.bar(x_month,y_sales,width=0.5,color=’#3299CC’) ax_one.set_title(‘2020080603051’) ax_one.set_ylabel(‘销售额’) ax_two.plot(x_citys,y_sale_count,‘m–o’,ms=8) ax_two.set_title(‘分公司销量’) ax_two.set_ylabel(‘销量’) ax_thr.stackplot(x_citys,y_sale_count,color=’#9999FF’) ax_thr.set_title(‘分公司销量’) ax_thr.set_ylabel(‘销量’) plt.show()修改这段代码至python可运行

蓝色’) ax_one.set_title(‘月销售额’) ax_one.set_xlabel(‘月份’) ax_one.set_ylabel(‘销售额（元）’) ax_two.pie(y_sale_count,labels=x_citys,autopct=’%.2f%%’,colors=[‘green’,‘red’,‘orange’,...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] x_month = np.array(['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']) y_sales = np.array([2150, 1050, 1560, 1480, 1530, 1490]) x_citys = np.array(['北京', '上海', '广州', '深圳', '浙江', '山东']) y_sale_count = np.array([83775, 62860, 59176, 64205, 48671, 39968]) # 创建画布和布局 fig = plt.figure(constrained_layout=True) gs = fig.add_gridspec(2, 2) ax_one = fig.add_subplot(gs[0, :]) ax_two = fig.add_subplot(gs[1, 0]) ax_thr = fig.add_subplot(gs[1, 1])优化为饼状图

这段代码导入了numpy、matplotlib.pyplot、matplotlib.gridspec模块，并将字体设置为“SimHei”。然后使用numpy创建了一个月份数组x_month和一个销售额数组y_sales，以及一个城市名数组x_citys和一个销售统计数量...

#time = df["时间(hh:mm:ss)"] #将XX:XX:XX转换为min time = df["时间(hh:mm:ss)"] time_diff_mins = [0] t = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][0] , "%H:%M:%S")#起始 for i in range(1,len(time)): t1 = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][i] , "%H:%M:%S") time_diff = t1 - t#时间增量 time_diff_mins.append(round(time_diff.total_seconds()/60 , 2))#保留2位小数 #分别对分钟、油压、砂比、总排量赋值 p1 = np.array(time_diff_mins) p2 = np.array(df["油压(MPa)"]) p3 = np.array(df["砂比(%)"]) p4 = np.array(df["总排量(m^3)"]) fig , ax = plt.subplots(figsize=(8,4) , constrained_layout=True) ax.set_xlabel("Time(min)") ax.set_ylabel("Pressure(MPa)",color="blue") ax.set_xlim([0,120]) ax.set_ylim([0,120]) ax.tick_params(axis="y" , colors="blue") #创建共享x轴的twin1,twin2 twin1 = ax.twinx() twin2 = ax.twinx() ax.spines["right"].set_color("none") twin1.set_ylabel("Proppant conc(%)" , color="orange") twin1.set_ylim([0,80]) #修改坐标轴twin1刻度的颜色 twin1.tick_params(axis="y" , colors="orange") #确定twin2轴右边轴的位置为140 twin2.spines["right"].set_position(("data",140)) twin2.set_ylabel("Pume rate(m3/min)",color="g") twin2.set_ylim([0,40]) #修改坐标轴twin2刻度的颜色 twin2.tick_params(axis="y" , colors="green") #显示图例,对参数命名时加逗号,否则报错 z1, = ax.plot(p1 , p2 , linestyle="-" , color="blue" , label="Pressure(MPa)") z2, = twin1.plot(p1 , p3 , linestyle="-" , color="orange" , label="Proppant conc(%)") z3, = twin2.plot(p1 , p4 , linestyle="-" , color="green" , label="Pume rate(m3/min)") ax.legend(handles=[z1,z2,z3] , loc="upper left")

To extract the data where the proppant concentration is greater than zero and highlight the corresponding region in the diagram using matplotlib, you can follow these steps: 1. Filter the data based ...

fig, ax = plt.subplots (figsize=(12, 12), constrained_layout=True) layers = plot ( (31.23346, 121.492154), # 圆心坐标，格式：(纬度, 经度) radius=2500, # 半径 ax=ax, # 绑定图床 layers={ 'perimeter': {}, # 控制绘图模式，{}即相当于圆形绘图模式 # 下面的参数用于定义从OsmStreetMap选择获取的矢量图层要素，不了解的无需改动照搬即可 'streets': { 'custom_filter': '["highway"~"motorway|trunk|primary|secondary|tertiary|residential|service|unclassified|pedestrian|footway"]', 'width': { 'motorway': 5, 'trunk': 5, 'primary': 4.5, 'secondary': 4, 'tertiary': 3.5, 'residential': 3, 'service': 2, 'unclassified': 2, 'pedestrian': 2, 'footway': 1, } }, 'building': {'tags': {'building': True, 'landuse': 'construction'}, 'union': False}, 'water': {'tags': {'natural': ['water', 'bay']}}, 'green': {'tags': {'landuse': 'grass', 'natural': ['island', 'wood'], 'leisure': 'park'}}, 'forest': {'tags': {'landuse': 'forest'}}, 'parking': {'tags': {'amenity': 'parking', 'highway': 'pedestrian', 'man_made': 'pier'}} }, # 下面的参数用于定义OpenStreetMap中不同矢量图层的样式，嫌麻烦的直接照抄下面的官方示例即可 drawing_kwargs={ 'background': {'fc': '#F2F4CB', 'ec': '#dadbc1', 'hatch': 'ooo...', 'zorder': -1}, 'perimeter': {'fc': '#F2F4CB', 'ec': '#dadbc1', 'lw': 0, 'hatch': 'ooo...', 'zorder': 0}, 'green': {'fc': '#D0F1BF', 'ec': '#2F3737', 'lw': 1, 'zorder': 1}, 'forest': {'fc': '#64B96A', 'ec': '#2F3737', 'lw': 1, 'zorder': 1}, 'water': {'fc': '#a1e3ff', 'ec': '#2F3737', 'hatch': 'ooo...', 'hatch_c': '#85c9e6', 'lw': 1, 'zorder': 2}, 'parking': {'fc': '#F2F4CB', 'ec': '#2F3737', 'lw': 1, 'zorder': 3}, 'streets': {'fc': '#2F3737', 'ec': '#475657', 'alpha': 1, 'lw': 0, 'zorder': 3}, 'building': {'palette': ['#FFC857', '#E9724C', '#C5283D'], 'ec': '#2F3737', 'lw': .5, 'zorder': 4}, }, osm_credit={'color': '#2F3737'} )

这段代码是用来创建一个大小为12x12的图表，并启用了约束布局（constrained_layout=True）。接着调用plot函数，传入一个坐标点（31.23346, 121.492154），但这段代码并没有完整的参数，所以无法确认这个plot函数是...

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(x, y)

fig, ax = plt.subplots(dpi=100, constrained_layout=True, figsize=(5, 3), subplot_kw=dict(facecolor="#eeeeee"), num='scatter') fig.canvas.required_interactive_framework = 'qt5agg' # 画散点图 ax....

matplotlib绘制图片固定比例 fig, ax = plt.subplots()

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 = ...

fig.axes.add_patch(d2l.plt.Rectangle())

fig = plt.figure(figsize=(9.6, 4.8), constrained_layout=True) # 获取当前Axes对象 ax = fig.add_subplot() # 定义矩形的位置参数，如左下角坐标(x, y)，宽度width，高度height x, y, width, height = 0.2, 0.5...
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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