matplotlib set_ylabel

`set_ylabel()` 方法是 Matplotlib 中的一个函数，用于设置 y 轴的标签。该方法需要传入一个字符串参数，表示 y 轴的名称。

示例用法：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [2, 4, 1])
ax.set_ylabel('Y Label')
plt.show()

这段代码会绘制一个简单的折线图，并设置 y 轴的标签为 "Y Label"。

相关问题

%matplotlib inline fig, axes = plt.subplots(1,4) iris_df.plot(kind='box', ax=axes, subplots=True, title='All feature boxplo axes[0].set_ylabel(iris_df.columns[0]) axes[1].set_ylabel(iris_df.columns[1]) axes[2].set_ylabel(iris_df.columns[2]) axes[3].set_ylabel(iris_df.columns[3]) fig.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1) fig.show()语法错误

这是一条Python的语法错误信息，提示在代码中出现了语法错误。根据提示，可能是代码中缺少了一些符号或者关键字，或者是出现了不合法的语句。可以仔细检查该行代码，逐个排查错误。在该行代码中，似乎有一些语句没有按照正确的语法书写，可能导致了这个错误。下面是可能的修正建议：

%matplotlib inline 
fig, axes = plt.subplots(1,4) 
iris_df.plot(kind='box', ax=axes, subplots=True, title='All feature boxplot')
axes[0].set_ylabel(iris_df.columns[0]) 
axes[1].set_ylabel(iris_df.columns[1]) 
axes[2].set_ylabel(iris_df.columns[2]) 
axes[3].set_ylabel(iris_df.columns[3]) 
fig.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1)  
fig.show()

这里主要做了两个修改：第一，在第二行代码中添加了换行符，将代码分成两行，以便更好地阅读；第二，在第三行代码中添加了一个缺失的右括号，修正了调用`plot`函数时的语法错误。

plt.style.use('fivethirtyeight') fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize = (10,10)) fig.autofmt_xdate(rotation = 45) ax1.plot(dates, features['actual']) ax1.set_xlabel(''); ax1.set_ylabel('Temperature'); ax1.set_title('Max Temp') ax2.plot(dates, features['temp_1']) ax2.set_xlabel(''); ax2.set_ylabel('Temperature'); ax2.set_title('Previous Max Temp') ax3.plot(dates, features['temp_2']) ax3.set_xlabel('Date'); ax3.set_ylabel('Temperature'); ax3.set_title('Two Days Prior Max Temp') ax4.plot(dates, features['friend']) ax4.set_xlabel('Date'); ax4.set_ylabel('Temperature'); ax4.set_title('Friend Estimate') plt.tight_layout(pad=2)

这段代码使用了Matplotlib库来绘制一个包含四个子图的大图。其中，第一个子图展示了实际的最高温度，第二个子图展示了前一天的最高温度，第三个子图展示了两天前的最高温度，第四个子图展示了一个朋友的温度估计值。这些子图都使用了日期作为x轴，并使用不同的颜色和标题来区分它们。fig.autofmt_xdate(rotation = 45)这行代码将日期旋转了45度，以避免日期之间的重叠。plt.tight_layout(pad=2)则是用来调整子图之间的间距，使其更加美观。