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)

时间: 2023-12-22 22:05:28 浏览: 24
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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ax1.xaxis.set_label_position()

`ax1.xaxis.set_label_position()` 是用于设置 x 轴标签在坐标轴上的位置。可以传入以下几个参数来设置位置: - `'top'`:将标签放置在坐标轴的顶部 - `'bottom'`:将标签放置在坐标轴的底部 - `'default'`:将标签放置在默认位置,通常是底部 例如,如果要将 x 轴标签放置在坐标轴的顶部,可以使用以下代码: ```python ax1.xaxis.set_label_position('top') ``` 希望这个回答能够帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。

ax1.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())

这段代码是用来设置 y 轴的主要刻度格式化器。`ax1` 可能是一个 Matplotlib 中的 Axes 对象,而 `yaxis.set_major_formatter()` 是 Axes 对象的方法,用于设置 y 轴的主要刻度格式化器。 `LatitudeFormatter()` 可能是一个自定义的格式化器类,用于将刻度值转换为纬度的格式。 通过调用 `ax1.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())`,可以将 `ax1` 的 y 轴的主要刻度格式化器设置为纬度格式化器。这样,在绘制图形时,y 轴上的刻度值将按照纬度的格式进行显示。

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