把三个子表之间的距离调大修改下面的代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4)) fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121") x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = np.square(x1) ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0) ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei") ax1.grid(True) ax1.patch.set_facecolor("LightGray") x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = np.square(np.sin(3 * x2)) ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0) ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei") ax2.grid(True) ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk") x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = np.cos(2 * x3) ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0) ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei") ax3.grid(True) ax3.patch.set_facecolor("Azure") plt.show()

针对以下python代码的解释以及实验小结：import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r=[] angle=[] for i in np.arange(0,101): x=2math.pi/100i angle.append(x) r.append(1-math.sin(x)) fig=plt.figure() ax1=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8],projection='polar') ax1.set_rgrids(np.arange(2,2,1)) ax1.set_rlabel_position(90) ax1.plot(angle,r,'-r',linewidth=2.5)#lw=2.5 plt.savefig('heart.png',dpi=600) plt.show()

代码中使用了三个库：math、matplotlib.pyplot 和 numpy。首先，通过 numpy 库的 arange() 方法生成 0 到 100 的整数序列，然后将其映射到 0 到 2π 的角度范围内。接着，使用 math 库的 sin() 方法计算每个角度...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flatten() y= Y.flatten() z= Z.flatten() fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,cmap = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 优化这段代码

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = y = np.arange(-3, 3, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()

这是一个使用Pandas、Numpy、Matplotlib库进行数据分析和可视化的Python代码。首先，从'merged_sentiment_idx.csv'文件中读取数据并设置时间戳为索引，然后选择了2017年4月15日至2018年4月15日的数据。接着，使用...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ax1 = ax2 = ax3 = ax4 = __ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')补全代码

import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) # 创建一个2x2的子图，设置整个图的大小为10x8 ax1 = axes[0][0] # 第1个子图 ax2 = axes[0][1] # ...

补充以下代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ax1 = ax2 = ax3 = ax4 = __ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1, 101) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) ax1 = axes[0, 0] ax2 = axes[0, 1] ax3 = axes[1, 0] ax4 = axes[1, 1] ax1.plot(nums, nums) ax2....

#在完善代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ax1 = ax2 = ax3 = ax4 = __ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) # 创建一个2x2的子图 ax1 = axes[0][0] # 第1个子图 ax2 = axes[0][1] # 第2个子图 ax3 = axes[1][0...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y2 - y2 - x2) z2 = np.sqrt(4 - x2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z1 = np.sqrt(4 * Y**2 - Y**2 - X**...

源代码如下，请设置图片大小为(10,8)并正确显示两个图例：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取表格数据 df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\1.xlsx") # 分别获取K值、轮廓系数和Calinski-Harabasz指数 k = df['K'] score1 = df['Silhouette Coefficient'] score2 = df['Calinski-Harabasz Index'] # 绘制折线图 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置第一个纵坐标 ax1.set_xlabel('K值') ax1.set_ylabel('轮廓系数') ax1.plot(k, score1, color='tab:blue', marker='o') # 设置第二个纵坐标 ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('Calinski-Harabasz指数') ax2.plot(k, score2, color='tab:orange', marker='^') # 显示图像 plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取表格数据 df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\1.xlsx") # 分别获取K值、轮廓系数和Calinski-Harabasz指数 k = df['K'] score1 = df['...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码运行是否有误

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3, 3, delta) y = np.arange(-3, 3, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 x = X.flatten() y...

这段代码有什么问题吗：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、序列的相加和相乘： n1=np.linspace(0,3,4,dtype=int) x1=np.array([2,0.5,0.9,1]).reshape(1,4) n2=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x2=np.linspace(0,0.7,8,dtype=float) n=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x1=np.append(x1,np.zeros(8-len(n1))) x2=np.append(np.zeros(8-len(n2)),x2) x=x1+x2 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(3,1,1) ax1.stem(n1,x1) ax1.axis([-1,9,0,2.1]) ax2=fig.add_subplot(3,1,2) ax2.stem(n2,x2) ax2.axis([-1,9,0,0.9]) ax3=fig.add_subplot(3,1,3) ax3.stem(n,x) ax3.axis([-1,9,0,2.1]) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt # 1、序列的相加和相乘： n1 = np.linspace(0, 3, 4, dtype=int) x1 = np.array([2, 0.5, 0.9, 1]).reshape(1, 4) n2 = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x2 = np.linspace(0, 0.7...

使用matplotlib优化下面的代码，绘制两个正弦函数图形，两个函数都是sin(2x)，第一个函数所占面积的颜色全为淡紫色,第二个函数所占用面积颜色在y>0时为淡紫色,y<0时为肉粉色，函数线的颜色为蓝色，保证x，y轴都没有刻度。最终生成两个图注意：可以使用的函数包括：fill_between、xlim、ylim、xticks、yticks、axes、plot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y1 = np.sin(2 * X) Y2 = np.sin(2 * X) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6)) # Plot 1 ax1.fill_between(X, Y1...

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 一元一次函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((-10,10)) plt.ylim((-20,20)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(-10,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

这段代码的作用是画出对数函数的图像及其一阶导数图像。具体来说，代码中： - 引入了 matplotlib 和 sympy 库。 - 定义了一个函数 fun_format()，用于设置坐标轴范围、标签等格式。 - 定义了变量 x 和 y。 - 定义...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False men_means = (85.5, 91, 72, 59, 66, 55) women_means = (94, 82, 89.5, 62, 49, 53) ind = np.arange(len(men_means)) width = 0.2 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label='男生平均成绩') ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label='女生平均成绩') ax.set_title('高二男生女生各科平均成绩') ax.set_xticks(ind) ax.set_xticklabels(['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物']) plt.ylim(40, 100) ax.legend() plt.show()美化并转为环形图

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import ConnectionPatch plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False men_means = (85.5, 91, 72, ...

优化这段代码，将两个图形合并成一个 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] # 创建第一个坐标轴，画 part A 和 part B fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(x, lines[0], linestyle=line_styles[0], color=line_colors[0], label=f'part A') ax1.plot(x, lines[1], linestyle=line_styles[1], color=line_colors[1], label=f'part B') ax1.legend(loc='upper right') # 创建第二个坐标轴，画 part C 和 part D fig, ax2 = plt.subplots() ax2.plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') ax2.plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') ax2.legend(loc='lower right') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'...

在下列程序添加代码，使条形柱为黄色# -- encoding: utf-8 -- # here put the import lib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np # plt.bar(x, y, color='yellow') # 绘图数据来源 data = [5, 6, 4, 3, 700, 800, 10] x = range(len(data)) y = data def cm2inch(a,b): return a/2.54,b/2.54 def plot_broken(ax1,ax2): #绘制断裂处的标记 d = .85 #设置倾斜度 kwargs = dict(marker=[(-1, -d), (1, d)], markersize=5, linestyle='none', color='k', mec='k', mew=1, clip_on=False) ax2.plot([0, 1], [0, 0],transform=ax2.transAxes, kwargs) ax1.plot([0, 1], [1, 1], transform=ax1.transAxes, kwargs) ax2.spines['bottom'].set_visible(False)#关闭子图2中底部脊 ax1.spines['top'].set_visible(False)##关闭子图1中顶部脊 ax2.set_xticks([]) size1 = 10.5 mpl.rcParams.update( { 'text.usetex': False, 'font.family': 'stixgeneral', 'mathtext.fontset': 'stix', "font.family":'serif', "font.size": size1, "font.serif": ['Times New Roman'], } ) # 构造fig,ax fig = plt.figure(figsize = (cm2inch(16,9))) ax1 = fig.add_axes([0.15,0.15,0.8,0.35]) ax2 = fig.add_axes([0.15,0.55,0.8,0.35]) ax1.bar(x,y) ax2.bar(x,y) ax1.set_ylim(0,10) ax2.set_ylim(100,900)#设置y轴断裂处 ax1.set_yticks(np.arange(0,11,2)) plot_broken(ax1,ax2) ax1.set_xlabel('xlabel') # plt.bar(x, y, color='yellow') ax2.set_ylabel('ylabel ')#空格调节令ylabel居中 # plt.bar(x, y, color='yellow') plt.savefig(r'out.png',dpi = 600) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, 7, 2, 1] # 绘制条形图，并设置颜色为黄色 plt.bar(x, y, color='yellow') # 显示图形 plt.show() 其中，color='yellow'表示...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2np.pit) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2np.pit)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline 这部分代码导入了 Matplotlib 库和 ...

go 生成基于 graphql 服务器库.zip

格奇尔根首页 > 文件 > gqlgen是什么？gqlgen是一个 Go 库，用于轻松构建 GraphQL 服务器。gqlgen 基于 Schema 优先方法— 您可以使用 GraphQL Schema 定义语言来定义您的 API 。gqlgen 优先考虑类型安全— 您永远不应该看到map[string]interface{}这里。gqlgen 启用 Codegen — 我们生成无聊的部分，以便您可以专注于快速构建您的应用程序。还不太确定如何使用gqlgen？将gqlgen与其他 Go graphql实现进行比较快速启动初始化一个新的 go 模块mkdir examplecd examplego mod init example添加github.com/99designs/gqlgen到项目的 tools.goprintf '//go:build tools\npackage tools\nimport (_ "github.com/99designs/gqlgen"\n _ "github.com/99designs/gqlgen

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