import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 数据data = [[86.80, 72.00, 92.80, 79.40, 63.80, 70.80, 77.10], [79.40, 72.00, 97.20, 95.40, 86.20, 88.20, 86.40], [99.20, 91.00, 95.10, 91.50, 78.10, 85.10, 90.00], [97.99, 92.00, 98.99, 98.88, 84.00, 90.00, 93.66]]# 设置多个柱状图的位置x = np.arange(7)width = 0.2# 绘图fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(x - width * 1.5, data[0], width, label='data1')rects2 = ax.bar(x - width * 0.5, data[1], width, label='data2')rects3 = ax.bar(x + width * 0.5, data[2], width, label='data3')rects4 = ax.bar(x + width * 1.5, data[3], width, label='data4')# 添加表格table_data = [data[i] for i in range(len(data))]table_data.insert(0, [''] + ['data{}'.format(i+1) for i in range(len(data))])ax.table(cellText=table_data, loc='bottom', cellLoc='center')# 设置其他参数ax.set_xticks(x)ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])ax.legend()ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_title('Title')plt.show() Each row in 'cellText' must have 5 columns

时间: 2023-06-19 17:09:56 浏览: 56
根据你提供的代码,你想要绘制一个包含四组数据的柱状图,并在底部添加一个表格。但是你遇到了一个错误:'Each row in 'cellText' must have 5 columns'。这是因为你的表格中有一些行的列数与其他行不同。 你可以通过在表格数据中添加缺失的列或删除多余的列来解决此错误。下面是一个修改后的代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据 data = [[86.80, 72.00, 92.80, 79.40, 63.80, 70.80, 77.10], [79.40, 72.00, 97.20, 95.40, 86.20, 88.20, 86.40], [99.20, 91.00, 95.10, 91.50, 78.10, 85.10, 90.00], [97.99, 92.00, 98.99, 98.88, 84.00, 90.00, 93.66]] # 设置多个柱状图的位置 x = np.arange(7) width = 0.2 # 绘图 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width * 1.5, data[0], width, label='data1') rects2 = ax.bar(x - width * 0.5, data[1], width, label='data2') rects3 = ax.bar(x + width * 0.5, data[2], width, label='data3') rects4 = ax.bar(x + width * 1.5, data[3], width, label='data4') # 添加表格 table_data = [['', 'data1', 'data2', 'data3', 'data4']] + [[chr(65+i), *data[i]] for i in range(len(data))] ax.table(cellText=table_data, loc='bottom', cellLoc='center') # 设置其他参数 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']) ax.legend() ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_title('Title') plt.show() ``` 在此代码示例中,我们将表格数据修改为一个二维列表,第一行包含表头,后面的行包含每一行的数据。我们使用了内置的 `chr()` 函数来生成 A-G 的字母标签。除此之外,代码没有做任何修改。现在你应该可以成功运行代码并生成想要的柱状图和表格。

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from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文字体,这里以微软雅黑为例 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) # 指定中文字体路径和字体大小 # 构造数据 x_labels2 = ['A→B','A→C','B→C',"平均"] x_labels = ['A→B$_{1}$', 'A→B$_{2}$', 'A→B$_{3}$', 'A→C$_{1}$', 'A→C$_{2}$', 'A→C$_{1}$', "平均"] y_values = np.array([[90.72,77.86,38.67], [97.42,76.16,42.86], [91.67,72.37,41.56], [97.07,64.25,40.12], [88.80,71.56,45.15], [92.26,68.87,43.32], [92.99,71.85,41.95]]) # 二维数组,每个元素包含 3 个类别的值 y_values2 = np.array([[93.96,71.64,66.04], [96.00,76.56,65.27], [89.51,72.39,64.23], [93.16,73.53,65.18]]) # 绘制多类直方图 x = np.arange(len(x_labels2)) width = 0.2 # 每个类别之间的宽度 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width, y_values2[:, 0], width, label="提出方法") rects2 = ax.bar(x, y_values2[:, 1], width, label="DCNN") rects3 = ax.bar(x + width, y_values2[:, 2], width, label="DDC") # 设置 x 标签、标题和图例 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels2,fontproperties=font) ax.legend() ax.set_xlabel("迁移诊断任务", fontproperties=font) ax.set_ylabel("诊断精度(%)", fontproperties=font) #ax.set_title("迁移诊断结果对比",fontproperties=font) # 设置中文字体 plt.legend(prop=my_font) plt.subplots_adjust(left=0.12, right=0.9, top=0.9, bottom=0.15) # 调整边缘 plt.show()如何修改上述代码使得“提出方法”,“DCNN”,“DDC”移到图表的上方拍成横着的一行

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