python中plt.figure的用法

时间: 2023-04-23 19:07:08 浏览: 461
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对Python中plt的画图函数详解

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plt.figure是matplotlib库中用于创建新的图形窗口的函数。它可以用来设置图形的大小、标题、背景色等属性，以及添加子图等操作。在使用plt.plot等函数绘制图形时，如果没有指定图形窗口，matplotlib会自动创建一个默认的窗口，但是如果需要创建多个图形窗口或者对窗口进行更加细致的控制，就需要使用plt.figure函数了。
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python中plt.subplots的用法

plt.subplots 是 Matplotlib 中的一个函数，用于创建一个带有多个子图的图形。它返回一个 Figure 和 Axes 的对象，可以用于在图形上绘制不同的数据。 用法示例： import matplotlib.pyplot as plt fig, ...

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x31, x31_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.show()怎么不显示坐标轴刻度

使用方法与plt.xticks()类似。例如，如果您想要在y轴上显示刻度为[0, 1, 2, 3, 4]，对应的标签为['D', 'E', 'F', 'G', 'H']，您可以使用以下代码： plt.yticks([0, 1, 2, 3, 4], ['D', 'E', 'F', 'G', 'H']) 最后，...

10.以下哪种构建matplotlib子图的方式是错误的（已经import matplotlib.pyplot as plt）（） A.plt.figure().add_subplot(221) B.plt.figure().add_subplot(2, 2, 1, figsize = (15,8) ) C.fig , subplot_arr = plt.subplots(2, 2, figsize =(15,8)) D.plt.subplot(221)

其中，方法一使用 add_subplot() 方法创建子图，方法二使用 subplots() 方法创建子图，并返回一个元组，其中第一个元素是整个图表的对象，第二个元素是子图数组；方法三使用 subplot() 方法创建子图。

python中fig = plt.figure()三维坐标中各坐标显示范围固定

要固定三维坐标轴的显示范围，可以使用 set_xlim, set_ylim 和 set_zlim 方法来设置每个坐标轴的显示范围。具体地： python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...

python保存plt.subplots

在Python中，可以使用plt.subplots()函数来保存绘制的子图。plt.subplots()函数返回一个包含所有子图的Figure对象和一个Axes对象的元组。要保存这些子图，可以使用Figure对象的savefig()方法。具体的代码如下所示： ...

介绍一下plt.figure

在上面的代码中，我们首先使用plt.figure()创建一个新的图形对象，然后使用fig.add_subplot()方法向该对象中添加一个子图。之后，我们向子图中添加数据并绘制了一个简单的折线图，并使用ax.set_title()、ax....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0t+0.5a1t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2n1delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+at popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2n2delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'如何改进。

可以使用以下方法排查问题： 1. 检查数据文件 'DATAA (1).txt' 是否存在非数字字符，例如空格、制表符等。 2. 确定数据文件中数字和非数字字符的分隔符是什么，然后在加载数据时使用正确的分隔符。 3. 如果上述步骤...

plt.figure(figsize=(8, 6)) df_result.plot(kind="bar") plt.show()

这是一段 Python 代码，它使用了 Matplotlib 库来绘制一个柱状图。具体来说，使用了一个名为 df_result 的数据框（DataFrame），并...这段代码还设置了绘图的大小为 8x6 英寸，使用了 plt.figure 函数进行设置。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose() # 绘制原始序列和分解后的IMF分量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, charge, label='Original') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() for i in range(imfs.shape[0]): plt.plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) plt.plot(time, residuals, label='Residuals') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show()在上述代码后增写一段代码，使得上述代码中绘制的图片可以显示在一张图中

可以使用 subplots() 方法将多个图像显示在同一个图中。以下是修改后的代码： python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = ...

plt.figure()设置figure大小及分辨率

plt.figure()函数是Matplotlib库中用于创建一个新的图形窗口的核心工具。如果你需要设定figure（即图表）的大小以及分辨率，可以使用以下几个参数： 1. figsize: 它是一个包含宽度和高度的元组，例如(width, ...

plt.figure(figsize=(18, 10)) sns.kdeplot(np.log1p(all_y)) plt.show()

这段代码使用了Python的数据可视化库Matplotlib和Seaborn，绘制了一个以np.log1p(all_y)为数据的核密度估计图。其中np.log1p函数是对数据进行对数转换的操作，可以有效地压缩较大的数据范围，使得不同范围的数据都...

fig = plt.figure()

如果你想在这个窗口中添加子图或者绘制图形，可以使用以下代码： python ax = fig.add_subplot(num_rows, num_cols, plot_num) ax.plot(x, y) 其中，num_rows 和 num_cols 分别表示子图的行数和列数，...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np img = mping.imread('D:\作业\兵马俑.jpg') plt.figure(1) plt.imshow(img) a = img.shape[0] b = img.shape[1] # 只保留左半部分，右半部分置为白色 img2 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img2[:, b//2:, :] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2) # 左右镜像 img3 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img3[:, b//2:, :] = np.fliplr(img[:, :b//2, :]) plt.figure(3) plt.imshow(img3)对此代码中的图片进行灰度图处理

可以使用Pillow库中的Image模块来实现对图片的灰度化处理。以下是代码示例： python from PIL import Image # 加载图片 img = Image.open('D:\作业\兵马俑.jpg') # 转化为灰度图 img_gray = img.convert('L') ...

freq = data['类型'].split("-")[2].value_counts() plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.pie(freq.values, labels=freq.index, autopct='%1.1f%%') plt.title("某列数据出现频次饼图") plt.show()代码有什么错误和需要改进的地方

1. 可以在使用 split 方法前先判断字符串中是否存在 "-"。 2. 应该先将字符串转换为 Series 类型，再调用 value_counts() 方法。 3. 可以在 pie 方法中添加 colors 参数，指定每个标签对应的颜色。 4. ...

python中ax.plot和ax=plt.plot的区别

在Python中，绘制图形有两种方式：OO-style（面向对象风格）和pyplot interface（pyplot接口...- 使用pyplot interface（pyplot接口）不需要显式地创建Figure对象和Axes对象，可以直接使用plt.plot()函数来绘制图形。

index = 1 plt.figure(figsize=(12,3)) for cur_dir in data_list: if not cur_dir.endswith(".txt"): for data in os.listdir(os.path.join(path,cur_dir)): img = cv2.imread(os.path.join(path,cur_dir,data)) #print(img.shape) plt.subplot(1,5,index) index += 1 plt.title(cur_dir) plt.imshow(img) break plt.show()

该代码使用了 OpenCV 库中的 imread 方法读取了指定路径下的图像文件，并使用了 Matplotlib 库中的 subplot 和 imshow 方法展示了读取到的图像。其中，data_list 是指定路径下所有文件夹的名称列表，path ...

fig, ax = plt.figure() TypeError: cannot unpack non-iterable Figure object

在Matplotlib中，当你尝试用fig, ax = plt.figure()创建一个新的图形和坐标轴时，错误信息"TypeError: cannot unpack non-iterable Figure object"通常是由于对plt.figure()返回的对象理解有误。 实际上，plt....

python plt 内存_解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

1. 在每次显示图片后，使用 plt.clf() 清空当前的 figure，释放已经使用的内存。 2. 在程序最后，使用 plt.close('all') 关闭所有的 figure，释放所有的内存。 示例代码如下： import matplotlib.pyplot ...

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fig = plt.figure(figsize=(960/72, 360/72)) ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax1.plot(x, y, color='blue') ``` 为了实现动态标注，我们需要在图表上添加一条垂直线（`axvline`）和一个文本标签（`text`），...
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