plt.figure() 添加一个数据

要向 `plt.figure()` 中添加数据，您需要使用 Matplotlib 库中的其他函数，例如 `plt.plot()` 或 `plt.scatter()` 等。这些函数可以将数据绘制在图形中。

以下是一个简单的例子，向一个空白的图形中添加一些数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空白的图形
fig = plt.figure()

# 添加一些数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个空白的图形，然后用 `plt.plot()` 函数向其中添加了一些数据。最后，我们使用 `plt.show()` 函数将图形显示出来。

相关问题

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

这段代码是用来绘制温度数据的折线图的示例。具体的步骤如下：

1. `x1.append(x1,)` 将 x1 的值添加到 x1 列表中，这里可能有个拼写错误，应该是 `x1.append(x1)`。

2. `plt.ion()` 是开启交互模式，这样在绘图时可以实时更新图形。

3. `plt.figure("温度")` 创建一个名为 "温度" 的图形窗口。

4. `plt.clf()` 清除当前图形窗口中的所有内容。

5. `plt.plot(y1)` 绘制折线图，其中 y1 是温度数据。

6. `plt.title("温度")` 设置图形的标题为 "温度"。

7. `plt.xlabel("采集时间")` 设置 x 轴的标签为 "采集时间"。

8. `plt.ylabel("温度值")` 设置 y 轴的标签为 "温度值"。

9. `plt.legend()` 显示图例。

10. `plt.pause(10)` 暂停 10 秒钟，保持图形窗口的显示状态。

请注意，在运行这段代码之前，确保已经安装了 matplotlib 库。

plt.figure（） plt.plot（u.T） plt.title（'分解模式'）解释这串代码

这段代码使用了Python的Matplotlib库来绘制一个图形。具体来说，它创建了一个新的图形窗口（plt.figure()），然后使用plt.plot()函数绘制了一个数据集u的转置（u.T）。最后，它给图形添加了一个标题（plt.title('分解模式')）。整个代码的目的是将数据集u的分解模式可视化，让用户更好地理解数据的结构和特征。