ax1.tick_params(axis='x',which='major',top=True,direction='in',length=8,width=1,pad=5,labelsize=25) #设置刻度线格式+label大小

时间: 2023-09-23 21:09:35 浏览: 160
这这是这是一个这是一个用这是一个用于这是一个用于设置这是一个用于设置坐这是一个用于设置坐标这是一个用于设置坐标轴这是一个用于设置坐标轴刻这是一个用于设置坐标轴刻度这是一个用于设置坐标轴刻度参数这是一个用于设置坐标轴刻度参数的这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： 这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： -这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x'这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 -这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major'这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 -这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - 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axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 -这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - 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top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 -这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - label这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字体这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字体大小这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字体大小为这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字体大小为25这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字体大小为25个这是一个用于设置坐标轴刻度参数的代码，其中包括参数包括： - axis='x' 表示设置x轴的参数 - which='major' 表示设置主刻度线的参数 - top=True 表示主刻度线在坐标轴的顶部 - direction='in' 表示刻度线的方向向内 - length=8 表示刻度线的长度为8个单位 - width=1 表示刻度线的宽度为1个单位 - pad=5 表示标签与刻度之间的间距为5个单位 - labelsize=25 表示标签的字体大小为25个单位
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fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过设置tick_params函数中的labelcolor参数，使得左右两个子图的刻度标签颜色不同。最后，使用tight_layout函数调整图表布局，并使用show函数显示图表。 第二段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的散点图。使用scatter...

def fun3(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data.loc[:, ['date_time', 'Global_active_power']] data1.set_index('date_time', inplace=True) fig = plt.figure(figsize=(22, 20)) fig.subplots_adjust(hspace=1) ax1 = fig.add_subplot(5, 1, 1) ax1.plot(data1['Global_active_power'].resample('D').mean(), linewidth=1) ax1.set_title('Mean Global active power resampled over day') ax1.tick_params(axis='both', which='major') ax2 = fig.add_subplot(5, 1, 2, sharex=ax1) ax2.plot(data1['Global_active_power'].resample('W').mean(), linewidth=1) ax2.set_title('Mean Global active power resampled over week') ax2.tick_params(axis='both', which='major') ax3 = fig.add_subplot(5, 1, 3, sharex=ax1) ax3.plot(data1['Global_active_power'].resample('M').mean(), linewidth=1) ax3.set_title('Mean Global active power resampled over month') ax3.tick_params(axis='both', which='major') ax4 = fig.add_subplot(5, 1, 4, sharex=ax1) ax4.plot(data1['Global_active_power'].resample('Q').mean(), linewidth=1) ax4.set_title('Mean Global active power resampled over quarter') ax4.tick_params(axis='both', which='major') ax5 = fig.add_subplot(5, 1, 5, sharex=ax1) ax5.plot(data1['Global_active_power'].resample('A').mean(), linewidth=1) ax5.set_title('Mean Global active power resampled over year') ax5.tick_params(axis='both', which='major')

这是一个Python函数，功能是读取CSV文件并绘制该文件中日期时间和Global_active_power的多个时间段内的平均值。其中，第一部分是将CSV文件读入并将date_time列转换为日期时间格式，第二部分是选择date_time和Global_...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 设置字体为宋体 font = FontProperties(fname="/path/to/font.ttf", size=12) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(15, 15)) ax1 = plt.subplot(3, 1, 1) ax1.set_title("原数据", fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][: "2020-04-30"], color="c") ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax2 = plt.subplot(3, 1, 2) ax2.set_title("填充插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2), color="r") ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) ax3.set_title("线性插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2), color="b") ax3.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) plt.savefig("插值1.png", dpi=150)以上代码报错为下 File "/Users/wangwangdalibao/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axis.py", line 928, in _translate_tick_kw raise ValueError(

这个错误通常是由于字体文件无法正确加载或字体文件路径不正确导致的。请确保你在示例代码中将 /path/to/font.ttf 替换为你实际的字体文件路径。 另外，还有一种可能是字体文件不兼容或损坏。...

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： python 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() ...

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

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(vals) ax.set_xlim(xlim) locs = ax.get_xticks() locs[0] = xlim[0] locs[-1] = xlim[1] ax.set_xticks(locs) ax.use_sticky_edges = False ax.set_title('Connected ...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 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')代码中输入的是？

这段代码中输入的是一些用于绘制 matplotlib 图表的命令，包括创建一个 subplot、绘制数据、设置 x 轴范围、获取和修改 x 轴刻度、设置图表标题等。具体来说，这段代码创建了一个 subplot，然后在该 subplot 中绘制...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 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')如何查看其中vals来源

根据这段代码，vals是一个参数，它作为draw_stats方法的输入参数传入。如果要查看vals的具体来源，需要查看调用draw_stats方法的代码，找到传递给vals参数的变量或数据结构。在这段代码中，vals是一个一维数组，可能...

fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='Train Loss') ax1.plot(train_accs, label='Train Acc') ax1.set_ylim([0, 1]) ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax1.legend() 使两条曲线线条有差别

ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax1.legend() 2. 使用不同的线型： fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='...

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') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

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....

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, square=False, annot=True, fmt=".2f", linewidths=0.5, mask=mask1, cbar=False) 其中，corr_NotFraud 是相关系数矩阵，ax=ax1 ...

excelFile = 'brownian.csv' #读取数据，指定日期列为指标，Pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 data = pd.read_csv(excelFile) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax1) plt.tick_params(labelsize=17) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax2) plt.tick_params(labelsize=17) plt.show() exit()

这段代码是用来读取名为'brownian.csv'的Excel文件中的数据，并使用Pandas库将日期列识别为Datetime格式。然后，它使用StatsModels库中的函数来绘制自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）图。最后，通过Matplotlib库...

fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')

这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先，使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据，然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着，利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和...

fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(range(value_count), value_list) ax1.set_xticks(range(value_count)) ax1.set_xticklabels(label_list) ax1.set_xlabel('Categories') ax1.set_ylabel('Values') ax1.set_title('Abnormal flow count') for i, v in enumerate(value_list): ax1.text(i, v, str(v), color='blue', fontweight='bold')代码讲解

- ax1.set_xticks(range(value_count)) 设置 x 轴的刻度位置，这里使用 range(value_count) 表示从 0 到 value_count-1。 - ax1.set_xticklabels(label_list) 设置 x 轴的标签，其中 label_list 是一个字符...

ax1.set_xlim(0,5) ax1.set_ylim(-1,2) ax1.set_xticks(x)什么意思

ax1.set_ylim(-1,2) 表示设置该坐标系对象的 Y 轴范围为 -1 到 2，即 Y 轴的取值范围为 [-1, 2]。 ax1.set_xticks(x) 表示设置该坐标系对象的 X 轴刻度线的位置为列表 x 中的元素，即在 X 轴上绘制 x 列表中的值所...

import matplotlib.pyplot as plt similarity = [0.3940893515407449, 1.0116279478167544] # similarity of action divergence = [8.761, 24.455] # js diversity labels = ['w. cu', 'wo. cu'] plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16 # xy轴label的size plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 # x轴ticks的size plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14 # y轴ticks的size plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12 # 图例的size # 设置柱形的间隔 width = 0.3 # 柱形的宽度 x1_list = [] x2_list = [] for i in range(len(similarity)): x1_list.append(i) x2_list.append(i + width) # 创建图层 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置左侧Y轴对应的figure ax1.set_ylabel('Time per iteration (s)') ax1.set_ylim(0, 1.1) ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge') ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置共用的x轴 # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)') ax2.set_ylim(0, 28) ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels) plt.tight_layout() plt.savefig("similarity.png") plt.show()我这个代码怎么加图例

ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge', label='Similarity') ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('...

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) plt.xticks(rotation=-70) ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r") ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0) ax1.set_xlabel("hour") ax1.set_ylabel("rain(mm)") ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted') ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0) ax2.set_ylabel("rainPop(%)") plt.show()

紧接着，使用ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0)设置了第一个折线图的图例位置。 然后，使用ax1.set_xlabel("hour")和ax1.set_ylabel("rain(mm)")设置了横轴和纵轴的标签。 接着，...

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

axs[1, 1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) axs[1, 1].use_sticky_edges = False axs[1, 1].set_title('Block ratio') axs[2, 1].plot(vals6) axs[2, 1].set_xlim(self.xlim) axs[2, ...

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