fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,9)) xgb.plot_importance(xgb_model,height=0.5,importance_type='gain',xlabel='特征重要性',grid=False,ax=ax)
时间: 2024-03-31 22:37:09 浏览: 199
这是一段使用XGBoost库绘制特征重要性图的代码。其中,xgb_model是训练好的XGBoost模型,plot_importance函数用于绘制特征重要性图。参数height指定每个特征在图中的高度,importance_type指定计算特征重要性的方式,xlabel指定x轴标签,grid指定是否显示网格线,ax指定绘图的坐标系。整个代码的作用是生成一个大小为16x9的特征重要性图。
相关问题
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
这段代码使用 Matplotlib 库创建一个新的图表,并返回一个 Figure 对象和一个 AxesSubplot 对象。其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸,以英寸为单位。因此,这段代码创建的图表大小为 15 英寸(宽)x 9 英寸(高)。
可以使用返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象来添加图形元素,如线条、文本、标题等。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
plt.show()
```
这将创建一个大小为 15 英寸 x 9 英寸的图表,并绘制一个简单的线条图,添加标题和轴标签。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))在绘制子图中的作用
在绘制子图时,`fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))` 的作用是创建一个包含一个子图的图像,并设置子图的尺寸为 (9, 9)。
- `fig` 是一个 `Figure` 对象,代表整个图像,可以看作是画布。
- `ax` 是一个 `Axes` 对象,代表子图,可以看作是画在画布上的一个独立区域。
通过使用 `plt.subplots()` 函数,我们可以同时创建图像和子图,并将其赋值给 `fig` 和 `ax` 变量。在这个例子中,我们将子图的尺寸设置为 (9, 9),即宽度和高度都为 9 英寸。
接下来,我们可以使用 `ax` 对象来对子图进行各种操作,例如绘制曲线、添加标签、设置坐标轴范围等。同时,我们也可以使用 `fig` 对象来对整个图像进行操作,例如保存图像、调整布局等。
总之,通过创建子图和设置尺寸,我们可以更好地控制绘图的外观和布局,并且可以在同一个图像中绘制多个子图。
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