ax1. plot(x,y)

这是用于在Matplotlib中绘制二维图形的基本函数。其中x和y是要绘制的数据点的横坐标和纵坐标。例如，如果我们要绘制一条简单的折线图，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y)
plt.show()

这将创建一个简单的折线图，其中x轴显示1到5的整数，y轴显示它们的平方。

相关问题

ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax1.plot(bj,'yellowgreen') ax1.plot(cd,'darkorange') ax1.plot(sh,'r') ax1.plot(x,y,'dodgerblue')

这段代码使用了matplotlib库中的子图功能，创建了一个2x2的图表，并在第一个子图中绘制了四条曲线。前三条曲线分别用黄绿色、橙色和红色表示了三个城市在5月每天的降水量，最后一条曲线用天蓝色表示了一个二次函数。具体来说，代码中ax1的含义是获取第一个子图对象，plot函数用来绘制曲线，第一个参数是横坐标数据，第二个参数是纵坐标数据，后面的字符串参数用来设置曲线的颜色。如果你有具体的问题需要解答，请详细描述。

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) 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') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

可以使用以下代码在函数中添加x轴和y轴标签：

def draw_stats(self, vals):
    self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1)
    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.ax1.set_xlabel('Time')
    self.ax1.set_ylabel('Clients Ratio')
    plt.savefig('output.png', dpi=300)

在上面的代码中，我们使用set_xlabel()和set_ylabel()函数分别添加x轴和y轴标签。这将在保存为PNG文件之前在图表中显示标签。