def PlotCycles(id1, ax1, ax2, ax3, all_lam_x, all_lam_y, all_Sigma_xx, all_Sigma_yy, Stress_predicted): delta = 0 R2x_all = [] R2y_all = [] for k in range(len(all_lam_x)): if k == (id1-1): lsStyle = 'dashed' # print(id1-1) else: lsStyle = 'solid' ax1.plot(all_lam_x[k], Stress_predicted[k][0], zorder=5,lw=2.5, ls=lsStyle, color=c_lis[k], alpha=1.0) ax1.scatter(all_lam_x[k][::2], all_Sigma_xx[k][::2],s=70, zorder=4,lw=1.0, facecolors='none', edgecolors=c_lis[k], alpha=0.6) R2x = r2_score_own(all_Sigma_xx[k], Stress_predicted[k][0]) ax1.text(0.02,0.83-delta,r'$R^2$: '+f"{R2x:.3f}",transform=ax1.transAxes,fontsize=14, horizontalalignment='left',color=c_lis[k]) R2x_all.append(R2x)

这段代码是用于绘制循环应力-应变曲线的，其中id1表示当前循环的编号，ax1、ax2、ax3分别表示三个子图，all_lam_x、all_lam_y、all_Sigma_xx、all_Sigma_yy分别表示所有循环的应变、应力、xx分量、yy分量数据，Stress_predicted表示基于模型预测的应力数据。具体地，代码先定义一个delta变量用于调整文字位置，然后循环遍历所有循环的数据，如果当前循环是要绘制的循环，则使用虚线样式，否则使用实线样式。在绘制曲线时，使用预测的应力数据绘制曲线，同时绘制散点图表示实际应变-应力数据。最后，计算出当前循环的R2值，并在图中加入文本显示该值。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

下面是完整代码，使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个 2 行 2 列的子图布局，返回值 `fig` 是整个图像，`axes` 是每个子图对象的数组，可以通过索引访问每个子图对象，然后在每个子图对象上分别绘制对应的图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums ** 2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行代码后，会生成一个名为 `pandas01.png` 的图片文件，包含四个子图，分别是 $y=x$，$y=-x$，$y=x^2$ 和 $y=\ln x$。

补充以下代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

补充后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums**2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行结果将会生成一个大小为 8x6 的图像，并在其中分别绘制了四个子图，每个子图的内容如下：

- 子图1：横轴为nums，纵轴为nums的直线；
- 子图2：横轴为nums，纵轴为-num的直线；
- 子图3：横轴为nums，纵轴为nums的平方；
- 子图4：横轴为nums，纵轴为nums的对数。