plt.style.use('fivethirtyeight') fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize = (10,10)) fig.autofmt_xdate(rotation = 45) ax1.plot(dates, features['actual']) ax1.set_xlabel(''); ax1.set_ylabel('Temperature'); ax1.set_title('Max Temp') ax2.plot(dates, features['temp_1']) ax2.set_xlabel(''); ax2.set_ylabel('Temperature'); ax2.set_title('Previous Max Temp') ax3.plot(dates, features['temp_2']) ax3.set_xlabel('Date'); ax3.set_ylabel('Temperature'); ax3.set_title('Two Days Prior Max Temp') ax4.plot(dates, features['friend']) ax4.set_xlabel('Date'); ax4.set_ylabel('Temperature'); ax4.set_title('Friend Estimate') plt.tight_layout(pad=2)

这段代码使用了Matplotlib库来绘制一个包含四个子图的大图。其中，第一个子图展示了实际的最高温度，第二个子图展示了前一天的最高温度，第三个子图展示了两天前的最高温度，第四个子图展示了一个朋友的温度估计值。这些子图都使用了日期作为x轴，并使用不同的颜色和标题来区分它们。fig.autofmt_xdate(rotation = 45)这行代码将日期旋转了45度，以避免日期之间的重叠。plt.tight_layout(pad=2)则是用来调整子图之间的间距，使其更加美观。

相关问题

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

这段代码存在一些问题。首先，函数定义缺少函数名。其次，函数参数过多，可能需要重新设计函数。另外，该函数绘制的是一个与标题和坐标轴标签不匹配的图表。最后，plt对象没有被正确地导入。以下是一个可能的修复版本：

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_stats(self, time_vals, temp_vals):
    fig, ax = plt.subplots()
    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坐标轴对象，并将时间和温度值作为参数传递给函数。函数还设置了图表标题和坐标轴标签。最后，plt.show()函数用于显示图表。

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 matplotlib.pyplot as plt

# 创建新的图形窗口
fig = plt.figure()

# 绘制线性图
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(vals)
ax.set_xlim(xlim)
locs = ax.get_xticks()
locs[0] = xlim[0]
locs[-1] = xlim[1]
ax.set_xticks(locs)
ax.use_sticky_edges = False
ax.set_title('Connected Clients Ratio')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，代码创建了一个新的图形窗口，并使用 add_subplot() 方法创建一个 1x1 的子图，该子图被赋值给变量 ax。接下来，将 vals 序列传递给 plot() 方法来绘制线性图，并使用 set_xlim() 方法和 get_xticks() 方法来设置 x 轴的范围和刻度位置。然后，将 use_sticky_edges 属性设置为 False，这样就可以更好地控制图形的布局。最后，使用 set_title() 方法设置子图的标题。最后，使用 show() 方法显示整个图形。