plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

时间: 2023-08-20 13:07:44 浏览: 168
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kmeans_test[1]_k-means算法源代码_kmeans肘部_K._

`plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)` 是用来在图形中显示网格线的函数。这里的参数含义如下： - `True` 表示显示网格线。 - `linestyle="--"` 表示网格线的样式为虚线。 - `alpha=0.5` 表示网格线的透明度为0.5，即半透明。 通过调用这个函数，可以在当前的图形中显示带有虚线样式和半透明度的网格线。
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fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

- plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) 用于在当前子图中添加网格线，其中linestyle="--"表示网格线样式为虚线，alpha=0.8表示设置网格线透明度为0.8。 - plt.title("遇难", fontsize=15) 用于在当前子图...

请解读以下代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) dice = np.random.randint(1, 7, 1000) bins = np.arange(1, 8, 1) count = np.histogram(dice, bins=bins)[0] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.bar(bins[:-1], count, align='center', alpha=0.7, color='black', edgecolor='darkblue') ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) ax.set_xlabel('Result') ax.set_ylabel('Occurrences') ax.set_title('Histogram of Dice Throwing Results') ax.set_xticks(bins[:-1]) ax.set_xticklabels(bins[:-1]) plt.savefig('dice_histogram.jpg') plt.show()

7. 第七行代码使用ax的grid()函数添加了网格线。 8. 第八行代码使用ax的set_xlabel()和set_ylabel()函数设置了x轴和y轴的标签。 9. 第九行代码使用ax的set_title()函数设置了图表的标题。 10. 第十行代码使用ax的set...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MaxNLocator # 创建画布和子图对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制折线图 ax.plot(x, y) # 绘制平均值线 #ax.axhline(y=-650, color='r', linestyle='--',label='流域整体物质平衡=-650mm w.e.') # 添加阴影带 start_year = 2006 end_year = 2016 mask = np.logical_and(years >= start_year, years <= end_year) years_to_plot = years[mask] ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017') ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--',xmin=0.65, xmax=0.89) start_year_2 = 2000 end_year_2 = 2014 mask_2 = np.logical_and(years >= start_year_2, years <= end_year_2) years_to_plot_2 = years[mask_2] ax.fill_between(years_to_plot_2, -790-110, -790+110, alpha=0.2, color='green',label='Wu et al.2018') ax.axhline(-790, color='green', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.840) start_year_3 = 2000 end_year_3 = 2018 mask_3 = np.logical_and(years >= start_year_3, years <= end_year_3) years_to_plot_3 = years[mask_3] ax.fill_between(years_to_plot_3, -540-160, -540+160, alpha=0.2, color='blue',label='Shean et al.2020') ax.axhline(-540, color='blue', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.93) start_year_4 = 2000 end_year_4 = 2019 mask_4 = np.logical_and(years >= start_year_4, years <= end_year_4) years_to_plot_4 = years[mask_4] ax.fill_between(years_to_plot_4, -580-220, -580+220, alpha=0.2, color='red',label='Hugonnet et al.2021') ax.axhline(-580, color='red', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.957) # 设置 x 轴标签和标题 ax.set_xlabel('年份',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_ylabel('物质平衡(mm w.e.)',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_title('图8 帕隆藏布流域1980-2019物质平衡',fontproperties=font_prop,fontsize=14,y=-0.17) # 强制显示整数刻度 ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) # 添加网格 ax.grid(True, which='major', linestyle='--') # 将坐标轴的刻度字体大小设置为12 ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # 添加图例 ax.legend(fontsize=24,loc='lower left',prop=font_prop) # 设置图形的边距 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show()

其中，ax.plot(x, y)用于绘制折线图，ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017')用于添加阴影带，ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--...

import pandas as pd import chardet import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Rest of your code for visualization plt.show() with open('数据.csv', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) data = pd.read_csv('数据.csv', encoding='gbk') font_path = fm.findfont(fm.FontProperties(family='SimSun')) data['persqm'] = pd.to_numeric(data['persqm'], errors='coerce') data = data.dropna(subset=['persqm']) price_level = pd.cut(data['persqm'], bins=[0, 10000, 20000, 30000, 40000, float('inf')], labels=['0-1万', '1-2万', '2-3万', '3-4万', '4万以上']) area_level = pd.cut(data['square'], bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')], labels=['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70以上']) house_type = data['house_type'] direction = data['direction'] deco = data['deco'] fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) fig.suptitle('房价与特征之间的关系', fontsize=16) # Subplot 1: House type vs Price level axs[0, 0].scatter(house_type, price_level, alpha=0.6) axs[0, 0].set_xlabel('房型', fontsize=12) axs[0, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 2: Area level vs Price level axs[0, 1].scatter(area_level, price_level, alpha=0.6) axs[0, 1].set_xlabel('房屋面积（平方米）', fontsize=12) axs[0, 1].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 3: Direction vs Price level axs[1, 0].scatter(direction, price_level, alpha=0.6) axs[1, 0].set_xlabel('朝向', fontsize=12) axs[1, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 4: Decoration vs Price level axs[1, 1].scatter(deco, price_level, alpha=0.6) axs[1, 1].set_xlabel('装修情况', fontsize=12) axs[1, 1].set_ylabel('每平米房价（万）', fontsize=12) axs[1, 1].grid(True, linestyle='--', alpha=0.4) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.tight_layout() plt.show()

这段代码的作用是进行数据可视化分析，具体来说，它将CSV文件中的数据读取到Pandas数据框中，并使用matplotlib库绘制四个子图，每个子图展示了不同特征与每平米房价之间的关系。...最后，使用plt.show()显示图形。

下面这份代码修改成可以在pycharm中显示出来的 data['persqm'] = pd.to_numeric(data['persqm'], errors='coerce') data = data.dropna(subset=['persqm']) price_level = pd.cut(data['persqm'], bins=[0, 10000, 20000, 30000, 40000, float('inf')], labels=['0-1万', '1-2万', '2-3万', '3-4万', '4万以上']) area_level = pd.cut(data['square'], bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')], labels=['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70以上']) house_type = data['house_type'] direction = data['direction'] deco = data['deco'] fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) fig.suptitle('房价与特征之间的关系', fontsize=16) # Subplot 1: House type vs Price level axs[0, 0].scatter(house_type, price_level, alpha=0.6) axs[0, 0].set_xlabel('房型', fontsize=12) axs[0, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 2: Area level vs Price level axs[0, 1].scatter(area_level, price_level, alpha=0.6) axs[0, 1].set_xlabel('房屋面积（平方米）', fontsize=12) axs[0, 1].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 3: Direction vs Price level axs[1, 0].scatter(direction, price_level, alpha=0.6) axs[1, 0].set_xlabel('朝向', fontsize=12) axs[1, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 4: Decoration vs Price level axs[1, 1].scatter(deco, price_level, alpha=0.6) axs[1, 1].set_xlabel('装修情况', fontsize=12) axs[1, 1].set_ylabel('每平米房价（万）', fontsize=12) axs[1, 1].grid(True, linestyle='--', alpha=0.4) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.tight_layout() plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt 然后你需要将数据文件读入到 data 变量中，或者将 data 变量赋值为你的数据。如果你的数据存储在 CSV 文件中，可以使用以下代码读取： data = pd.read_csv("data.csv") ...

python中plt.grid函数，怎么设置第一行和第三行的网格内部颜色为灰色

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grid

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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。"