w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(mis_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行后面

时间: 2024-02-26 20:53:03 浏览: 124
# 设置图片大小为宽60，高40 w = 60 h = 40 # 创建一个名为fig的Figure对象，并且设置其大小为18*10英寸 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) # 设置绘图区域的列数为4，行数为2 columns = 4 rows = 2 # 遍历mis_class列表，其中i为当前遍历的索引 for i in range(len(mis_class)): # 在绘图区域中添加一个子图，位置由行数、列数、索引决定 ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) # 设置子图的标题，包括预测结果和实际结果 ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) # 在子图中显示第mis_class[i]个测试集样本的图片 plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') # 显示绘图区域中的所有子图 plt.show()
相关问题

# 显示良性的分类正确的前8个图像 def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() # 显示良性的分类错误的前8个图像 w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(mis_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行下面

``` # 定义一个函数 Transfername，用于将标签编码转换为具体的分类名称 def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" # 设置图像宽度和高度 w = 60 h = 40 # 显示分类正确的前 8 个良性图像 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() # 显示分类错误的前 8 个良性图像 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(mis_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() ``` 以上代码用于显示分类正确和分类错误的前 8 个良性乳腺肿瘤图像。首先定义了一个函数 Transfername，用于将标签编码转换为具体的分类名称。接着设置了图像的宽度和高度。 然后使用 matplotlib 库显示分类正确的前 8 个良性图像。使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。 接下来使用 matplotlib 库显示分类错误的前 8 个良性图像，同样使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。 注意，在显示分类正确的图像和分类错误的图像时，需要分别使用两个不同的 for 循环和不同的数据列表(prop_class 和 mis_class)。

def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行后面

# 定义一个函数，将数字编码转换为良性或恶性的字符串 def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" # 如果编码为0，则返回字符串"Benign" else: return "Malignant" # 如果编码不为0，则返回字符串"Malignant" w = 60 # 定义宽度为60 h = 40 # 定义高度为40 # 创建一个大小为18*10的图形对象 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) # 定义图形的行数和列数 columns = 4 rows = 2 # 循环遍历prop_class中的每个元素 for i in range(len(prop_class)): # 在图形对象中添加一个子图 ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) # 设置子图的标题，包括预测结果和实际结果 ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) # 在子图中显示测试集中的图像 plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') # 显示图形 plt.show()
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在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图...fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(221) ax1.scatter(x1,y1) #选定第2个子图 ax1 = plt.subplot(222) ax1.scatter(x2,y2) #
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2. **使用clf()或clear()**：在显示下一张图片前，可以调用plt.clf()（clear figure）或plt.gca().cla()（clear current axis）来清除当前轴上的所有内容，这样也能防止内存累积。 python for image in ...
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2. **获取当前图形对象并保存**：通过plt.gcf()（Get Current Figure）函数获取当前的图形对象，然后使用该对象的savefig()方法来保存图片，即使在plt.show()之后也能正确保存。例如： python import ...

df_selected = data.loc[(data['贸易伙伴名称']=='韩国'),['商品名称','人民币']] count =df_selected['人民币'] fig = plt.figure( figsize=(12,10), FigureClass=Waffle, rows=10, columns=20, values=count, legend=df_selected['商品名称'] ) plt.show()不显示图像

2. 没有正确安装 waffle 库，可以尝试在终端输入 !pip install pywaffle 来安装该库 3. plt.show() 没有被正确调用，可以尝试在 plt.show() 前加上 %matplotlib inline 4. 代码中有其他错误，导致程序无法正常...

num_rows = 4 num_cols = 4 fig_width = 8 fig_height = 3 * num_rows # Plot histograms for all columns against each other fig, axs = plt.subplots(num_rows, 2, figsize=(fig_width, fig_height)) for i, column1 in enumerate(df.drop('Sex',1).columns): row = i // 2 col = i % 2 axs[row, col].hist(df[column1]) axs[row, col].set_xlabel(column1) # Remove empty subplots if the number of columns is odd if num_cols % 2 != 0: fig.delaxes(axs[num_rows - 1, 1]) plt.tight_layout() plt.show()

代码中的 num_rows 和 num_cols 变量分别表示图表的行数和列数，fig_width 和 fig_height 变量表示图表的宽度和高度。代码通过 for 循环遍历所有列，对每一列绘制一个直方图，并将其放置在图表中的适当位置。如果列...

plt.figure(figsize=(8, 9)) sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Matrix') plt.show()展示一下怎么把这个改成直方图

fig, axs = plt.subplots(nrows=len(columns), ncols=1, figsize=(8, len(columns)*6), sharex=True) for i, column in enumerate(columns): sns.histplot(ax=axs[i], x=data_to_plot[columns.index(column)], bins...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig=plt.figure(figsize=(40,50), dpi=300) ax1=fig.add_subplot(131) ax2=fig.add_subplot(132) ax3=fig.add_subplot(133) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby("FenDMC")['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FenDMC"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') plt.show()如何把不同FenDMC，按照FactoryName,jiJXH按照avg_sale绘制到不同子图

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码

6. 创建一个 3 行 4 列的子图，子图大小为 20x15，存入 fig 和 axs 变量中。 7. 针对每个特征，分别绘制直方图，并将其放置在对应的子图中。 8. 设置每个子图的标题、横轴和纵轴标签以及刻度大小。 9. 对每个...

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、标题（title）、是否只显示整数（whole_numbers_only）、是否在图上...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个分组，绘制子图 for idx, (name, group) in enumerate(groups): ax = axes[idx] sns.heatmap(groups.pivot(index=["FactoryName","JiJXH"], columns="shi", values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8, 'aspect':40}, ax=ax) ax.set_xlabel(None) ax.set_ylabel(None) ax.set_title(name, fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') # 显示图像 plt.show()提示'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'pivot'

df_pivot = df_grouped.pivot(index=["FactoryName", "JiJXH"], columns="shi", values="avg_sale") sns.heatmap(df_pivot, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8,...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_path = './Lenna.jpg' image = cv2.imread(image_path) num_row, num_col, num_ch = image.shape # image channels are in BGR B = image[:, :, 0] G = image[:, :, 1] R = image[:, :, 2] # Display the point cloud of the pixels in the coordinate system with RGB as the axis # Construct X # CODE HERE # Decomment the following lines # fig = plt.figure('point cloud of the pixels in the RGB coordinate system', figsize=(5.5, 4.5)) # ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # ax.plot3D(X[0, :], X[1, :], X[2, :], '.') # ax.set_xlabel('R') # ax.set_ylabel('G') # ax.set_zlabel('B') # ax.axis('equal') # plt.show() # Decentralization # CODE HERE # Diagonalization # CODE HERE # Sort the eigen values with the eigen vectors # CODE HERE # Construct the projection to the new basis with the eigen vectors and perform the projection # CODE HERE # Display the color image with the 3 principle conponents in 2 lines and 2 columns # Decommen

# fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8)) # for i, ax in enumerate(axs.flat): # ax.imshow(X_reconstructed[:, :, i]) # ax.set_title('PC ' + str(i+1)) # ax.axis('off') # plt.show()...

fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 15))

The code creates a figure with 3 rows and 2 columns of subplots using the subplots function from the matplotlib.pyplot module. The figsize parameter sets the size of the figure in inches. The ...

plt.add_subplot(rows, columns, index)设置中间区域

当你使用plt.add_subplot(rows, columns, index)设置中间区域时，首先要明确rows和columns参数分别表示水平方向和垂直方向的子区域数量，而index则是这些子区域的索引位置，通常是从左上角开始计数的。...

plt.subplots

plt.subplots() is a function in the matplotlib library of Python that creates a set of subplots within a single figure. It is used to display multiple plots in a single figure with the same or ...

plt.subplots()

The plt.subplots() function is a method that creates a figure object and a grid of subplots with a single call. It is a convenient way to create multiple subplots in one figure. Syntax: fig, ax =...

plt.subplots展示文件夹多图

fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_columns) # 这里的num_rows和num_columns是你想要的绘图区域的行数和列数 # 然后，你可以在每个子绘图区域中绘制你想要的图形 axes<span class="em">1</span><span class=...

python中的plt.subplots()函数

fig, axs = plt.subplots(nrows=number_of_rows, ncols=number_of_columns, figsize=(width, height), constrained_layout=True) - nrows 和 ncols 分别表示子图行数和列数，默认值都是1，即创建单个子图。...

fig.add_subplot

ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # customizing the subplots ax1.set_title('Subplot 1') ax2.set_xlabel('X Label') ax3.set_ylabel('Y Label') ax4.set_xlim([0, 10]) plt.show() This code creates a ...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。