# 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 09:19:29 浏览: 14
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。
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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)

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

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