解释代码ax4.stem(x1,y1,linefmt='r-',) for i in range(len(y1)): ax4.text(x1[i],y1[i]+1,y1[i],ha='center',fontsize=7,color='black') ax4.set_ylim(0,30) ax4.set_xlim(0,16) ax4.set_xticks(x1,x_label,color='black',rotation=45,fontsize=7) ax4.set_ylabel('Miles Per Gallon') ax4.set_title("Lollipop Chart for Highway Mileage") ax4.set_yticks([]) plt.show()

时间: 2024-01-30 18:03:35 浏览: 28
这段代码是用于绘制Matplotlib库中的一个子图,实现了绘制Lollipop Chart的功能。具体解释如下: - `ax4.stem(x1,y1,linefmt='r-',)`:绘制Lollipop Chart的主体部分。其中,`x1`和`y1`是x轴和y轴上的数据点;`linefmt='r-'`表示绘制的线条样式为红色实线。 - `for i in range(len(y1)): ax4.text(x1[i],y1[i]+1,y1[i],ha='center',fontsize=7,color='black')`:在每个数据点上方绘制该点的数值。其中,`ha='center'`表示文本水平居中对齐,`fontsize=7`表示文本大小为7号字体,`color='black'`表示文本颜色为黑色。 - `ax4.set_ylim(0,30)`:设置y轴的范围为0到30。 - `ax4.set_xlim(0,16)`:设置x轴的范围为0到16。 - `ax4.set_xticks(x1,x_label,color='black',rotation=45,fontsize=7)`:设置x轴的刻度线位置和标签。其中,`x1`是刻度线的位置,`x_label`是每个刻度线对应的标签;`color='black'`表示标签文本颜色为黑色,`rotation=45`表示标签文本旋转角度为45度,`fontsize=7`表示标签文本大小为7号字体。 - `ax4.set_ylabel('Miles Per Gallon')`:设置y轴的标签文本为“Miles Per Gallon”。 - `ax4.set_title("Lollipop Chart for Highway Mileage")`:设置子图的标题文本为“Lollipop Chart for Highway Mileage”。 - `ax4.set_yticks([])`:清除y轴上的刻度线。 - `plt.show()`:显示绘制的子图。

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class HorNet(nn.Module): # HorNet # hornet by iscyy/yoloair def __init__(self, index, in_chans, depths, dim_base, drop_path_rate=0.,layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=[ partial(gnconv, order=2, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=3, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=4, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=5, s=1.0/3.0), # GlobalLocalFilter ], ): super().__init__() dims = [dim_base, dim_base * 2, dim_base * 4, dim_base * 8] self.index = index self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers hornet by iscyy/air stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4), HorLayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first") ) self.downsample_layers.append(stem) for i in range(3): downsample_layer = nn.Sequential( HorLayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"), nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiples bind residual blocks dummy dp_rates=[x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] if not isinstance(gnconv, list): gnconv = [gnconv, gnconv, gnconv, gnconv] else: gnconv = gnconv assert len(gnconv) == 4 cur = 0 for i in range(4): stage = nn.Sequential( *[HorBlock(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j], layer_scale_init_value=layer_scale_init_value, gnconv=gnconv[i]) for j in range(depths[i])]# hornet by iscyy/air ) self.stages.append(stage) cur += depths[i] self.apply(self._init_weights)

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