plt.figure(figsize=(20, 10), facecolor="white")

时间: 2024-04-27 19:20:15 浏览: 100
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Python的matplotlib绘图如何修改背景颜色的实现

这是一行用于创建一个 Matplotlib 图像的代码。其中，plt 是 Matplotlib 库的一个别名，它提供了类似于 MATLAB 的绘图工具。figure() 函数用于创建一个新的图像对象，可以指定图像的大小和背景色。这里设置 figsize 参数为 (20, 10)，表示图像的宽度为 20，高度为 10（单位是英寸）。facecolor 参数设置图像的背景色为白色。
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python使用matplotlib画柱状图、散点图

- plt.bar(X, Y1, width=0.35, facecolor='lightskyblue', edgecolor='white')：绘制柱状图，其中width控制柱子的宽度，facecolor和edgecolor分别控制柱子的填充色和边缘颜色。 - plt.text()：在每根柱子...
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matplotlib

plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white') plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white') for x, y in zip(X, Y1): plt.text(x, y + 0.05, '%.2f' % y, ...

fig = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=300, facecolor="white") plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.rcParams['font.size'] = 28 plt.rcParams['font.weight'] = 'bold' norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=-0.4, vmax=0.4) # SLA norm locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(0.2) h1 = plt.imshow(sla, cmap='seismic', interpolation='bicubic', norm=norm) plt.margins(0, 0) # plt.axis('off') # 画图无边框,解开此行,以下注释,pad_inches改为0.0 fc = plt.colorbar(h1, ticks=locator, fraction=0.046, pad=0.04) ax1 = fc.ax ax1.set_title('m', fontsize=28, font='Times New Roman') x = [0, 16, 32, 48, 63.5] # ? y = [0, 16, 32, 48, 63.5]

根据您提供的代码，这段代码是用于创建一个大小为10x10英，分辨率为300的图形，并设置背景颜色为白色。接下来的几行代码用于设置字体样式和大小。然后，使用se颜色映射和双三次插值绘制一个名为"h1"的图像。接着，...

解析以下代码：fig = plt.figure(figsize = (15, 10)) ax = fig.gca() ax.set_facecolor('white') ax.plot(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], '.', markersize = 1, alpha = 0.3, color = 'black')zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='./华文仿宋.ttf', size=16)

- 第三行使用ax.set_facecolor('white')设置坐标轴的背景颜色为白色。 - 第四行通过ax.plot()方法绘制散点图。其中，X_reduced[:, 0]和X_reduced[:, 1]是X_reduced数组的第一列和第二列，表示散点的横坐标和...

j = 0 score2,x2 = [], [] for i in range(11): clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X) score = silhouette_score(X, clustering.labels_) print('min_samples=',5+j,'score=',score) score2.append(score) x2.append(int(j+5)) j += 2 plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x2, score2, marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x2) plt.show() 修改代码，使画图背景色变为白色

plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x2, score2, marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x2) plt.gca().set_facecolor('white') # 设置背景色为白色 plt.show()

解释下这段代码X,Y = np.meshgrid(info['死亡人数'].head(20),info['确诊人数'].head(20)) Z=X/Y/10 fig = plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='white') #创建图片 sub = fig.add_subplot(111, projection='3d',title="根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图") surf = sub.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.brg) cb = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=15) sub.set_xlabel(r"死亡人数") sub.set_ylabel(r"确诊人数") sub.set_zlabel(r"死亡率") plt.show()

接下来，使用matplotlib库的figure函数创建一个大小为10x10的图片，并设置背景颜色为白色。 再使用subplot方法在该图片上添加一个三维坐标系，并设置标题为“根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图”。 然后，使用...

plt.figure

例如，可以使用参数 facecolor 设置图形窗口的背景颜色，例如 plt.figure(facecolor='white') 表示图形窗口的背景颜色为白色。 在绘制图形之前，我们通常会使用 plt.figure() 来创建一个新的图形窗口对象，然后在该...

plt.figure(）

plt.figure() 是Matplotlib中的...fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='white') 这里我们创建了一个大小为8x6，背景色为白色的图形对象（Figure）。该图形对象可以用来添加轴（Axes）等其他绘图元素。

plt.figure()

plt.figure()是matplotlib库中的一个函数，用于创建一个新的...plt.figure(figsize=(6, 4), dpi=100, facecolor='white') 在这个新创建的图形窗口中，您可以使用其他matplotlib库中的函数来绘制各种图表。

优化下面代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure(figsize=(22 / 2.54, 18 / 2.54), facecolor='white', edgecolor='w', linewidth=2) plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' ax = plt.gca() x = np.linspace(0, 12, 12) y = np.random.random(len(x)) * 16.5 + 6 p1, = plt.plot(x, y, '>', color='orange') p2, = plt.plot(x, y, '-', color='cyan') plt.title('深圳市24小时的平均风速', fontfamily='SimSun', fontsize=12) # fontstyle="italic" 斜体 ax.set_xlabel('时间(h)', fontfamily='SimSun') ax.set_ylabel('平均风速(km/h)', fontfamily='SimSun') ax.xaxis.set_ticks(np.linspace(0, 12, 13)) ax.yaxis.set_ticks(np.linspace(8, 22, 8)) ax.xaxis.set_ticklabels(['00:00', '02:00', '04:00', '06:00', '08:00', '10:00', '12:00', '14:00', '16:00', '18:00', '20:00', '22:00', '00:00'], rotation=45) plt.savefig('fig.pdf') plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(22/2.54, 18/2.54), facecolor='white', edgecolor='w', linewidth=2) ax.plot(x, y, '>', color='orange', label='平均风速') ax.plot(x, y, '-', color='cyan', label='平均...

# convert dataframe to string table_string = df.to_string(index=False) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) plt.title('时域分析结果') # hide axes and add table string to plot ax.axis('off') ax.text(0.35, 0.7, table_string, va='top', bbox={'facecolor': 'white', 'alpha': 1, 'edgecolor': 'black'}) # save plot as png plt.savefig('table1.png') pixmap2 = QPixmap("table1.png") self.figure_label2.setPixmap(pixmap2) elif self.analysis_combo.currentText() == "频域分析": data = np.loadtxt(data_file)[:, 1] signal = np.array(data) # 采样频率什么意思

最后，它将图像文件加载到self.figure_label2标签中，以在GUI应用程序中显示图像。 如果选择的是“频域分析”，则会从data_file中加载数据，并将其第二列存储到data数组中。然后，它将data数组转换为NumPy...

详细解释一下plt.figure包括参数与用法及示例

fig = plt.figure(figsize=(6,4), dpi=100, facecolor='white', edgecolor='black', linewidth=2) # 在图形上添加一个子图 ax = fig.add_subplot(111) # 在子图上绘制一条曲线 ax.plot([1,2,3,4,5], [1,4,9,16,25]...

import matplotlib matplotlib.rc('figure',figsize = (10,10)) matplotlib.rc('font',size = 10) matplotlib.rc('axes.spines',top = False, right = False) matplotlib.rc('axes',grid = False) matplotlib.rc('axes',facecolor = 'white') plt.scatter(data['Year'], data['Survey Sample (N)'], s=data['Severe Wasting'])

- matplotlib.rc('figure',figsize = (10,10))：设置图形的尺寸为10x10英寸。 - matplotlib.rc('font',size = 10)：设置字体的大小为10。 - matplotlib.rc('axes.spines',top = False, right = False)：关闭...

#e19.1DrawRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) #数据值 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show()解析

fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(["进攻", "防守", "发球", "拦网", "传球","弹跳"]) dataLenth = 6 data = np.array([9.8, 9.5, 9.7, 9.5, 9.3, 9.0]) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenth,endpoint=False) #闭合 data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) labels=np.concatenate((labels,[labels[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111,polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) plt.figtext(0.52,0.95,'排球运动员-莱昂',ha='center') plt.grid(True) plt.show()要求多加入两位排球运动员的数据

fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles, data, 'bo-', color='g', linewidth=2) plt.fill(angles, data, facecolor='g', alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi...

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), line...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure(figsize=(22 / 2.54, 18 / 2.54), facecolor='white', edgecolor='w', linewidth=1) ax = plt.gca() plt.rcParams['xtick.direction']='in' plt.rcParams['ytick.direction']='in' x = np.linspace(0, 12, 12) y = np.random.random(len(x)) * 16.5 + 6 p1, = plt.plot(x, y, '>', color='orange') p2, = plt.plot(x, y, '-', color='cyan') plt.title('深圳市24小时的平均风速',fontfamily='SimSun', fontsize=12) #fontstyle="italic" ax.set_xlabel('时间(h)',fontfamily='SimSun') ax.set_ylabel('平均风速(km/h)',fontfamily='SimSun') ax.xaxis.set_ticks(np.linspace(0, 12, 13)) ax.yaxis.set_ticks(np.linspace(8, 22, 8)) ax.xaxis.set_ticklabels(['00:00','02:00','04:00','06:00','08:00','10:00','12:00', '14:00','16:00','18:00','20:00','22:00','00:00'],rotation=45) # plt.savefig('fig.pdf') plt.show()

这段代码使用matplotlib库绘制了一张平均风速随时间变化的折线图。其中，x轴表示时间，y轴表示平均风速。代码中使用了numpy库生成了x轴数据，使用了random库生成y轴数据。绘制折线图时，使用了两个plot()函数，其中...

解析#e19.2DrawHollandRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)','企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)']) nAttr = 6 data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88], [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30], [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30], [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40], [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28], [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值 data_labels = ('工程师', '实验员', '艺术家', '推销员', '社会工作者','记事员') angles = np.linspace(0, 2np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) #plt.plot(angles,data,'bo-',color ='gray',linewidth=1,alpha=0.2) plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles,data, alpha=0.25) plt.thetagrids(angles180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2) plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20) legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.show()

fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) 绘制雷达图的背景，即连接所有数据点的多边形，并填充颜色。 python plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt....

import scanpy as sc import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sc.logging.print_versions() sc.set_figure_params(facecolor='white',figsize=(8,8)) sc.settings.verbosity = 3 # 下载数据集 adata = sc.datasets.visium_sge(sample_id="V1_Human_Lymph_Node") adata.var_names_make_unique()adata.var['mt']=adata.var_names.str.startswith('MT-') sc.pp.calculate_qc_metrics(adata,qc_vars=['mt'],inplace=True)

- sc.set_figure_params(facecolor='white', figsize=(8,8))：设置图形的背景颜色为白色，图形大小为8x8。 4. 设置Scanpy的日志输出级别： - sc.settings.verbosity = 3：将Scanpy的日志输出级别设置为3，...

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为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。