python ax.set_xlim

时间: 2024-02-05 22:09:23 浏览: 166
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python-xlib

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在Python中,`ax.set_xlim()`是用于设置图形的x轴范围的函数。它是Matplotlib库中Axes对象的一个方法,用于对当前图形的x轴范围进行设置。 `ax.set_xlim()`函数接受两个参数,分别是x轴的最小值和最大值。通过指定这两个参数,可以限制x轴的显示范围。 下面是一个示例代码,展示如何使用`ax.set_xlim()`函数来设置x轴范围: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个图形和一个子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制一条曲线 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] ax.plot(x, y) # 设置x轴范围为1到5 ax.set_xlim(1, 5) # 显示图形 plt.show() ``` 在上面的示例中,`ax.set_xlim(1, 5)`将x轴的范围限制在了1到5之间。这样,图形只会显示在这个范围内的数据点。
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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): 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') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测,并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集(只使用前面连个特征) iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 运行配置参数中的字体(font)为黑体(SimHei) plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 运行配置参数总的轴(axes)正常显示正负号(minus) # 无人机运动轨迹数据 latitudes = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 100)) longitudes = np.cos(np.linspace(0, 1*np.pi, 100)) altitudes = np.linspace(100, 500, 100) # 构建3D坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 设置坐标轴标签和范围 ax.set_xlabel('纬度纬度纬度') ax.set_ylabel('经度经度经度') ax.set_zlabel('海拔海拔海拔') ax.set_xlim(-1, 1) ax.set_ylim(-1, 1) ax.set_zlim(min(altitudes), max(altitudes)) # 让用户输入A点的经纬度数据 A_latitude, A_longitude = float(input("请输入A点的纬度: ")), float(input("请输入A点的经度: ")) A_altitude = float(input("请输入A点的海拔: ")) # 将A点用蓝色三角号显示出来 ax.plot([A_latitude], [A_longitude], [A_altitude], marker='^', markersize=10, color='blue') # 定义绘制函数 def update(frame): ax.plot(latitudes[:frame+1], longitudes[:frame+1], altitudes[:frame+1], c='b') # 添加连线 ax.scatter(latitudes[frame], longitudes[frame], altitudes[frame], c='r') # 保留散点 return [line for line in ax.artists] # 返回所有绘制对象,以便更新时重新绘制它们 # 创建动画,加快一倍速度 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=len(latitudes), interval=500) # 显示动画 plt.show()给这段代码A点加一个标注为:车

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(x) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(x) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化 ValueError: 'y' or 'x' must be strictly increasing的异常

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