# 画线 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angle, centers[i], linestyle=lstype[i], linewidth=2, label=kinds[i])报错

时间: 2024-05-13 15:19:29 浏览: 10
这个报错可能是由于 `angle` 或 `centers` 的长度不一致导致的。请确保它们的长度相同。 您可以在调试时将 `angle` 和 `centers` 的长度打印出来，以便更好地理解问题所在。例如： ``` print(len(angle)) print(len(centers)) ``` 如果它们的长度不同，您可能需要检查代码中的逻辑错误，或者检查数据结构是否正确。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的上下文和代码，以便我们更好地帮助您解决问题。
相关问题

ax.plot(angle, centers[i], linewidth=1, label=kinds[i])

这段代码使用 Matplotlib 库中的 plot 方法，绘制了一个折线图。其中，angle 是横坐标，centers[i] 是纵坐标，表示第 i 种数据的中心点坐标。linewidth 参数设置线条宽度，label 参数设置数据的标签，用于在图例中展示。最终绘制出的图形可以帮助我们更直观地了解数据的分布情况。

for i in range(4): plt.plot(compare.iloc[:,i])是什么意思

这段代码是使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制一个折线图。其中，`compare` 是一个 Pandas 数据框，`iloc[:,i]` 表示选取数据框的所有行，第 `i` 列的数据。`range(4)` 表示循环四次，即绘制四条折线。每次循环，会绘制 `compare` 数据框中的一列作为一条折线。最终，这个代码会绘制出四条折线的折线图。

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注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

然后定义了一个名为plot_radar的函数，用于绘制雷达图。 函数的输入参数data是一个包含数据的DataFrame对象，其中第一列是聚类的名称，第二列是每个聚类的数量，后面的列用于描述每个聚类的中心。函数首先从data中...

for i in range(matrix_3DED.shape[1]): ax1.plot(matrix_3DED[:, i], color=colors[i], marker='o',linewidth=2,markersize=3)，怎么添加x轴

for i in range(matrix_3DED.shape[1]): ax1.plot(x_axis, matrix_3DED[:, i], color=colors[i], marker='o', linewidth=2, markersize=3) ax1.set_xlabel('x轴') # 设置x轴标签 这样就可以在图中显示x轴了。...

for i in range(8): plt.plot(timeall[i],performanceall[i],label=i)怎么给每条折线增加一个与i有关的图例呢

for i in range(8): plt.plot(timeall[i], performanceall[i], label=str(i)) # 将 i 转换为字符串并添加到标签 # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，我们使用了一个嵌套列表 ...

import matplotlib.pyplot as plt from queue import Queue s = (0, 0, 0) # (人所在位置, 距起点距离, 已经走的步数) t = (4, 4, -1) # 终点为平台（4，4） movable = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)] step = 6 lake = [[1,1,1,1,1,1], [1,0,0,0,0,1], [1,0,1,1,0,1], [1,0,0,1,0,1], [1,0,1,0,0,1], [1,1,1,1,1,1]] def bfs(start, end): queue = Queue() queue.put(start) visited = set() visited.add(start) while not queue.empty(): curr = queue.get() if curr == end: return curr for i, j in movable: x0, y0, z0 = curr x, y = x0 + i, y0 + j if 0 <= x < 6 and 0 <= y < 6 and lake[x][y] == 0: if z0 + 1 <= step: next_state = (x, y, z0 + 1) if next_state not in visited: visited.add(next_state) queue.put(next_state) parent[next_state] = curr return None def find_path(parent, end): path = [] while end: path.append(end) end = parent.get(end) path.reverse() return path parent = {} end_state = bfs(s, t) if end_state: path = find_path(parent, end_state) for x, y, _ in path: lake[x][y] = 2 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) for row in range(6): for col in range(6): if lake[row][col] == 0: ax.plot(row, col, '.', color='white', markersize=35) elif lake[row][col] == 1: ax.plot(row, col, '#', color='brown', markersize=35) elif lake[row][col] == 2: ax.plot(row, col, '*', color='blue', markersize=35) ax.plot(row, col, color='black', linestyle='-', linewidth=2) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_xlim([-0.5, 5.5]) ax.set_ylim([-0.5, 5.5]) plt.show()修正这个代码

for row in range(6): for col in range(6): if lake[row][col] == 0: plt.plot(row, col, '.', color='white', markersize=35) elif lake[row][col] == 1: plt.plot(row, col, '#', color='brown', marker...

解释这段代码def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)

这段代码是一个强化学习环境中的渲染函数，用于将当前状态可视化，其中mode是渲染模式，可以是'human'或其他字符串。 该函数的具体实现包括以下几个步骤： 1. 清除绘图区域； 2. 绘制障碍物的轮廓；...

import math import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd file_path = r'C:\Users\520605\Desktop\data.xlsx' raw_data = pd.read_excel(file_path, header=0) data = raw_data.values viscosity = data[0:,:2] print(viscosity) density = data[0:,:3] print(density) num_1 =data[-1,0:0] C=torch.zeros(10) def dis(a,b): return math.sqrt((a[0]-b[0])*(a[0]-b[0])+(a[1]-b[1])*(a[1]-b[1])) K = 4 CentPoint = [] for i in range(K): CentPoint.append([torch.randint(0,10000,(1,)).item(), torch.randint(0,10,(1,)).item()]) print(CentPoint) for p in range(10): NewPoint = [[0, 0] for i in range(K)] for i in range(len(viscosity)): mDis=1e9 mC=0 for j in range(len(CentPoint)): cp=CentPoint[j] D = dis([viscosity[1,i].int(), density[1,i].int()], cp) if mDis>D: mDis=D mC=j C[i]=mC NewPoint[mC][0]+=viscosity[1,i] NewPoint[mC][1]+=density[1,i] for i in range(K): CentPoint[i][0]=NewPoint[i][0]/num_1 CentPoint[i][1]=NewPoint[i][1]/num_1 print(CentPoint) cc=list(C) for i in range(len(viscosity)): if cc[i]==0: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'r.') elif cc[i]==1: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'g.') elif cc[i]==2: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'b.') elif cc[i]==3: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), color='pink', marker='.') elif cc[i]==4: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), color='orange', marker='.') for CP in CentPoint: plt.plot(CP[0], CP[1], color='black', marker='X') plt.show()

for i in range(len(viscosity)): mDis = 1e9 mC = 0 for j in range(len(CentPoint)): cp = CentPoint[j] D = dis([viscosity[i, 1].item(), density[i, 1].item()], cp) if mDis > D: mDis = D mC = j C...

优化这段代码，保证label两个在右上角，两个在右下角，代码如下;import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] fig, ax = plt.subplots() for i in range(4): ax.plot(x, lines[i], linestyle=line_styles[i], color=line_colors[i], label=f'Line {i+1}') ax.legend(loc='upper right') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_title('Trig Functions') plt.show()

for i in range(4): if i < 2: ax.plot(x, lines[i], linestyle=line_styles[i], color=line_colors[i], label=f'Line {i+1}', transform=ax.transAxes, clip_on=False) else: ax.plot(x, lines[i], ...

for i in range(5): plt.plot(data[i][0], data[i][1], color=colors[i], label=labels[i])

这段代码是使用 Matplotlib 库中的 plot 函数绘制五条曲线，每条曲线的 x 轴数据为 data[i][0]，y 轴数据为 data[i][1]。colors 是一个包含五种颜色的列表，labels 是一个包含五个标签的列表，用于给每条曲线添加...

如何修改这段代码 def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)使得其在jupyter运行出来的图片变大

要在 Jupyter 中放大此代码生成的图片，可以尝试使用以下代码： import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' plt.rcParams['figure.figsize'] = [8,...

for i,x in enumerate(y): ax=fig.add_subplot(3,1,i+1) #季节 年际 年代际 ax.plot(x)什么意思

具体地，for i,x in enumerate(y) 表示对列表 y 中的每个元素 x 进行遍历，其中 i 是元素 x 在列表 y 中的索引。在循环体中，通过 fig.add_subplot(3,1,i+1) 创建一个新的子图，其中参数 (3,1,i+1) ...

fig, ax = plt.subplots() bins = np.arange(-3, 8) ax.plot(x, np.full_like(x, -0.1), '|k', markeredgewidth=1) for count, edge in zip(*np.histogram(x, bins)): for i in range(count): ax.add_patch(plt.Rectangle((edge, i), 1, 1, alpha=0.5)) ax.set_xlim(-4, 8) ax.set_ylim(-0.2, 8)

接着，使用 ax.plot() 函数绘制了一条水平直线，作为直方图的基准线。然后，使用 np.histogram() 函数计算了每个区间内数据点的数量，并使用 zip() 函数将每个区间的数量和边界值打包成一个元组。接着，使用两...

colors=cycle('rgbcmyk') color=next(colors) def onMonseclick(event): global color if event.button ==1: #单击鼠标左键，绘制新直线 x.append(event.xdata) y.append(event.ydata) if len(x)>1: plt.plot([x[-2],x[-1]],[y[-2],y[-1]],c=color,lw=2) plt.xticks(range(10)) plt.yticks(range(10)) elif event.button ==3: color=next(colors) elif event.button ==2: if ax.lines: del ax.lines[-1] x.pop() y.pop() event.canvas.draw() def onclose(event): print('cLosed') def onclear(event): if event.key =='c': ax.lines.clear() x.clear() y.clear() event.canvas.draw()哪里有问题

5. onclear() 函数中的 ax.lines.clear() 函数需要导入 matplotlib.axes 模块，否则会出现 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'clear' 错误。 下面是修改后的代码，供参考： python ...

for i in range(traj_count): plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) ax1.grid()表示什么意思

1. for i in range(traj_count): 表示一个循环，从0到traj_count-1，每次循环i的值都会递增1。 2. plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) 表示用...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if...

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![MATLAB矩阵方程求解与数据分析：在数据分析中的应用与案例](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/007dbf114cd10afca3ca66b45196c658.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解理论基础** MATLAB中矩阵方程求解是数值分析中一个重要的课题。矩阵方程的形式一般为`Ax = b`，其中`A`是一个系数矩阵，`x`是未知向量，`b`是常数向量。求解矩阵方程的方法有很多，包括直接求解法和迭代求解法。 直接求解法通过对系数矩阵`A`进行分解，将矩阵方程转化为求解三角形方程组或线性方程组，从而得到未知向量`x`。常见
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abap dialog单选框画屏

在ABAP中，可以使用Dialog Programming来创建屏幕和用户界面。要创建一个ABAP Dialog单选框画屏，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，在ABAP编辑器中创建一个新的屏幕画面（Screen Painter）。 2. 在屏幕画面上，选择“元素”工具栏中的“单选按钮”（Radio Button）工具。 3. 在屏幕上点击并拖动鼠标，绘制一个单选按钮的区域。 4. 在属性窗口中，为单选按钮指定一个唯一的名称和描述。 5. 可以选择设置单选按钮的默认状态（选中或未选中）。 6. 如果需要，可以在屏幕上添加其他的单选按钮。 7. 完成屏幕设计后，保存并激活屏幕画面。 在A
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藏经阁-玩转AIGC与应用部署-92.pdf

"《藏经阁-玩转AIGC与应用部署-92》是一本专为阿里云开发者设计的电子手册，聚焦于人工智能生成内容（AIGC）在传媒、电商、影视等行业中的应用与技术探讨。作者张亦驰（怀潜）和丁小虎（脑斧），以及阿里云的AnalyticDB、函数计算FC和大数据AI技术团队，共同分享了五篇深度技术文章。 书中的内容涵盖了以下几个关键知识点： 1. AIGC基础与应用：介绍了AIGC如何作为新兴的内容生产方式，通过大模型技术提高内容生产和创新性，如基于大模型的创作工具在实际场景中的应用。 2. 大模型实战：书中详细展示了如何利用Hologres（云数据库）结合大模型，如ChatGPT，来解决商家问题，实现智能化客服。通过Hologres+大模型，商家可以更高效地获取答案，提升服务质量。 3. AnalyticDB与LLM（大语言模型）：阐述了如何利用AnalyticDB（ADB）构建企业专属的AIGC Chatbot，增强企业的自动化沟通能力。 4. 生产力提升：讨论了大模型如何解放人类生产力，从理论层面揭示了AIGC从概念到实际应用的转变，展现了其在内容生产中的革新作用。 5. 云产品部署实践：提供了具体的操作指南，例如5分钟内如何使用函数计算FC部署StableDiffusion服务，以及如何通过PAI一键部署AI绘画应用，让读者能够快速上手并进行云上实践。 6. 试用与学习资源：书中还鼓励读者尝试模型在线服务PAI-EAS和函数计算FC的免费试用，以便更好地理解和运用AIGC技术。 《藏经阁》不仅是技术指南，也是AIGC入门者和进阶者的宝典，帮助读者理解AIGC在智能时代的重要性和广泛应用，引导他们探索并掌握云上技术部署的实际操作。通过阅读这本书，读者不仅能深入了解AIGC的潜力，还能掌握阿里云提供的相关云产品，推动内容生产行业的创新发展。"