add_subplot(gs[1, -2:])

时间: 2023-09-24 19:07:33 浏览: 127
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tight_subplot.zip_matlab_matlab subplot

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这是一个用于创建 Matplotlib subplot 的方法，其中 `gs` 是一个 `GridSpec` 对象，用于指定 subplot 的位置。`[1, -2:]` 表示在第二行的后两列创建 subplot。具体来说，`-2:` 表示从倒数第二列开始，一直到最后一列。`add_subplot` 方法将返回一个 `Axes` 对象，可以使用它来绘制子图。
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1. MATLAB数据处理：本资源首先展示了如何在MATLAB环境中读取数据文件。在实际应用中，数据文件可能是CSV、TXT或者其他格式，MATLAB提供了相应的函数如load、csvread、textscan等来读取这些文件，并将数据存储...

ax1 = fig.add_subplot(gs[:, 0])

其中，fig 是通过 plt.figure() 创建的 figure 对象，gs 是通过 GridSpec 对象定义的 subplot 布局。[:, 0] 表示该 subplot 跨越了所有行和第一列，可以理解为该 subplot 占据了整个第一列。ax1 则是该 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] x_month = np.array(['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']) y_sales = np.array([2150, 1050, 1560, 1480, 1530, 1490]) x_citys = np.array(['北京', '上海', '广州', '深圳', '浙江', '山东']) y_sale_count = np.array([83775, 62860, 59176, 64205, 48671, 39968]) # 创建画布和布局 fig = plt.figure(constrained_layout=True) gs = fig.add_gridspec(2, 2) ax_one = fig.add_subplot(gs[0, :]) ax_two = fig.add_subplot(gs[1, 0]) ax_thr = fig.add_subplot(gs[1, 1])优化为饼状图

这段代码导入了numpy、matplotlib.pyplot、matplotlib.gridspec模块，并将字体设置为“SimHei”。然后使用numpy创建了一个月份数组x_month和一个销售额数组y_sales，以及一个城市名数组x_citys和一个销售统计数量...

ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])

具体而言，ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])这段代码表示在创建的网格布局gs中添加一个子图，并将这个子图放置在第一行第一列的位置上。这个子图的变量名为ax，我们可以使用这个变量名来对这个子图进行操作。 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”] x_month=np.array([‘1月’,‘2月’,‘3月’,‘4月’,‘5月’,‘6月’]) y_sales=np.array([2150,1080,1392,1479,1323,1490]) x_citys=np.array([‘北京’,‘上海’,‘广州’,‘深圳’,‘浙江’,‘重庆’]) y_sale_count=np.array([87564,65784,54538,34807,45688,67499]) fig=plt.figure(constrained_layout=True) gs=fig.add_gridspec(2,2) ax_one=fig.add_subplot(gs[0,:]) ax_two=fig.add_subplot(gs[1,0]) ax_thr=fig.add_subplot(gs[1,1]) ax_one.bar(x_month,y_sales,width=0.5,color=’#3299CC’) ax_one.set_title(‘2020080603051’) ax_one.set_ylabel(‘销售额’) ax_two.plot(x_citys,y_sale_count,‘m–o’,ms=8) ax_two.set_title(‘分公司销量’) ax_two.set_ylabel(‘销量’) ax_thr.stackplot(x_citys,y_sale_count,color=’#9999FF’) ax_thr.set_title(‘分公司销量’) ax_thr.set_ylabel(‘销量’) plt.show()修改这段代码至python可运行

这段代码主要实现了画出一个2x2的画布，其中第一个子图用柱状图表示月销售额，第二个子图用饼图表示各地区销售额占比，第三个子图用折线图表示月销售额趋势。同时，为了避免中文乱码问题，设置了字体为SimHei。最后...

fig = plt.figure(figsize=(10, 15)) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.imshow(rgb_img) for g in gs: g.plot(ax) ax.set_title('RGB') ax.axis('off')

这段代码是用来绘制RGB图像和标注框的，首先创建一个大小为10x15的图像窗口，然后在该窗口中添加一个3行2列的子图，其中第一个子图用于显示RGB图像，并在图像上绘制标注框。其中gs是标注框的集合，通过for循环遍历gs...

from matplotlib.gridspec import GridSpec from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV from sklearn.calibration import CalibrationDisplay fig = plt.figure(figsize=(17, 20),dpi=600) gs = GridSpec(4, 3) colors = plt.cm.get_cmap("Dark2") ax_calibration_curve = fig.add_subplot(gs[:2, :2]) calibration_displays = {} brier = score_df.iloc[:,0] #print(brier) for i, (clf, name) in enumerate(clf_list): clf.fit(X, Y) display = CalibrationDisplay.from_estimator( clf, X_test, Y_test, n_bins=5, name=name+'('+str(round(brier[i],2))+')', ax=ax_calibration_curve, color=colors(i), linewidth = 3 ) calibration_displays[name] = display ax_calibration_curve.grid() ax_calibration_curve.legend(fontsize = 18) plt.xlabel(xlabel = 'Mean predicted probablity', fontsize = 18) plt.ylabel(ylabel = 'Fraction positive', fontsize = 18) ax_calibration_curve.legend(fontsize = 14,loc='upper left') plt.tick_params(labelsize=18) plt.grid(None) ax_calibration_curve.set_title("Calibration plots", fontsize = 22) plt.savefig(r'C:\Users\rena666\Desktop\近期任务\乃吾\Acali.jpg',bbox_inches ='tight')

通过GridSpec定义了一个4x3的网格布局，并将其赋值给gs变量。 接下来，使用循环遍历了clf_list列表中的分类器，并对每个分类器进行了拟合和校准曲线的绘制。通过使用CalibrationDisplay.from_estimator()...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机新.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(200, 60), dpi=300) fig, ax = plt.subplots() gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([1, 1, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['Factory_jijxh'], whis=3,ax=ax, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] print(len(xtick_labels)) # 设置 x 轴范围 ax.set_xlim(0, len(xtick_labels)+1) # 设置 x 轴标签字体大小和旋转角度 plt.xticks(range(1, len(xtick_labels)+1), fontsize=10, rotation=90) # 设置 y 轴标签字体大小 plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 横轴和纵轴刻度不显示数字，0-1

根据提供的代码，可以看出是在绘制一个箱线图，但是横轴和纵轴的刻度不显示数字，0-1。这可能是因为在设置横轴和纵轴刻度时，使用了错误的参数。 在代码中，设置横轴刻度的代码如下： plt.xticks(range(1, len...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'],ax=ax,whis=3, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: fig.plot(i+1, median, marker='--', color='red') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 没有做出折线，而且箱线图x轴标签有部分生产企业和型号没有

ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax, whis=3, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick...
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【进阶篇】多图合成与子图布局：Subplot与Grid技术应用

# 2.1 Subplot的创建和基本用法 ### 2.1.1 子图的创建和配置 python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个子图 fig, ax = plt.subplots() # 设置子图的标题和标签 ax.set_title("子图示例") ax.set_...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join([name[i:i+10] for i in range(0, len(name), 10)])) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo', markersize=10, linewidth=2) ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 怎么可以把折线图标记的蓝色点连成折线

ax.plot(x, y, 'bo-', markersize=10, linewidth=2) 在上述代码中，x轴坐标是从1到总分档数，y轴坐标是各分档销售额的中位数。参数“bo-”代表用蓝色点和线连接各个点，markersize和linewidth分别代表点的大小...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join(name.split())) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo') ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 绘图后发现FenDMC太长，怎么可以换行，折线图怎么可以连起来，这个图每个FenDMC是一条线

要让FenDMC换行，可以将name的字符串按照...ax.plot([len(medians)], [median], '-bo', markersize=10, linewidth=2) 其中，参数“-”代表用线连接各个点，markersize和linewidth则分别代表点的大小和线的宽度。

帮我优化一下代码 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog import csv import numpy as np filepath = filedialog.askopenfilename() readData = pd.read_csv(filepath, encoding = 'gb2312') # 读取csv数据 print(readData) xdata = readData.iloc[:, 2].tolist() # 获取dataFrame中的第3列，并将此转换为list ydata = readData.iloc[:, 3].tolist() # 获取dataFrame中的第4列，并将此转换为list Color_map = { '0x0': 'r', '0x10': 'b', '0x20': 'pink', '0x30': 'm', '0x40': 'm', '0x50': 'm', '0x60': 'g', '0x70': 'orange', '0x80': 'orange', '0x90': 'm', '0xa0': 'b', '0xb0': 'g', '0xc0': 'g', '0xd0': 'orange', '0xe0': 'orange', '0xf0': 'orange', } plt.ion() fig = plt.figure(num = "蓝牙钥匙连接状态", figsize= (10.8,10.8),frameon= True) gs = fig.add_gridspec(1, 1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) colors = readData.iloc[:, 1].map(Color_map) plt.title("Connecting Status For Bluetooth Key") #plt.rcParams['figure.figsize']=(15, 15) ax.axis('equal') a,b = (0.,0.) r = [5,10] for r1 in r: theta = np.arange(0,r1*np.pi,0.05) ax.plot(a+r1*np.cos(theta),b+r1*np.sin(theta),linestyle='-.',c = 'darkgrey') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) ax.spines['right'].set_position(('data', 0)) ax.spines['top'].set_position(('data', 0)) arr_img = plt.imread('D:\\2022\\测试工作\\蓝牙钥匙测试\\定位\\室内定位(v3.6.21).rar-1656500746516.室内定位(v3.6.21)\\车型图2.png') imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.3) ab = AnnotationBbox(imagebox, [0, 0],xybox=(0, 0),pad=0) ax.add_artist(ab) ticks = np.arange(-10,10,2) plt.xticks(ticks) plt.yticks(ticks) #plt.figure(figsize=(15,15)) plt.scatter(xdata, ydata, s=150, edgecolors = None, linewidths=0, alpha=0.3,c = colors) # 画散点图，*:r表示点用*表示，颜色为红色 plt.legend() plt.ioff() plt.show() # 画图

- 使用 subplots 创建图形对象和坐标轴对象，避免了使用 add_subplot 和 add_gridspec。 - 使用 axis('off') 来隐藏坐标轴。 - 使用 set_xticks 和 set_yticks 来设置刻度。 - 删除了不必要的代码行和...

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') 单独输出

locs[-1] = xlim[1] ax.set_xticks(locs) ax.use_sticky_edges = False ax.set_title('Connected Clients Ratio') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，代码创建了一个新的图形窗口，并使用 add_subplot() ...

add_gridspec

ax2 = fig.add_subplot(gs[1, :2]) ax2.set_title('ax2') ax3 = fig.add_subplot(gs[1:, 2]) ax3.set_title('ax3') ax4 = fig.add_subplot(gs[2, 0]) ax4.set_title('ax4') ax5 = fig.add_subplot(gs[2, 1]) ax5....

fig.add_gridspec

ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1]) ax2.plot([1, 2, 3], [2, 4, 8]) ax2.set_title('Subplot 2') ax2.set_xlim([0, 4]) ax2.set_ylim([0, 10]) ax3 = fig.add_subplot(gs[1:, :]) ax3.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6]) ax3...

python中add_gridspec函数用处

ax = fig.add_subplot(gs[i, j]) # 绘制或配置每个子图... 通过add_gridspec，你可以灵活地控制subplot的排列方式，比如等比例划分、指定固定尺寸，甚至在不同的位置放置不同类型的plot。

fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8)) ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122)如何设计让两个子图贴的在一起

ax2 = fig.add_subplot(gs[1]) ax2.set_title('Subplot 2') # 如果你想让两个子图顶部对齐，可以使用下面的方式堆叠 # ax2.set_position([0.05, 0.1, 1, 0.85]) # 将ax2的位置设置在ax1下方 plt.tight_layout() # ...

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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。