fig1 = plt.figure() plt.subplot(411) plt.plot(t,f) plt.xlim((0,1)) for key, value in fsub.items(): plt.subplot(4,1,key+1) plt.plot(t,value) fig1.suptitle('Original input signal and its components')是什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制了一个包含四个子图的图表。第一个子图绘制了变量t和f的关系图，第二到第四个子图绘制了变量fsub中包含的三个值与t的关系图。整个图表的标题是"Original input signal and its components"。

相关问题

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') 单独输出

要单独输出这部分代码绘制的图形，可以使用 Matplotlib 库中的 pyplot 子库的 plot() 方法和相应的设置方法来创建和设置图形。例如，下面的代码将创建一个新的图形窗口，并在其中绘制一个线性图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建新的图形窗口
fig = plt.figure()

# 绘制线性图
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(vals)
ax.set_xlim(xlim)
locs = ax.get_xticks()
locs[0] = xlim[0]
locs[-1] = xlim[1]
ax.set_xticks(locs)
ax.use_sticky_edges = False
ax.set_title('Connected Clients Ratio')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，代码创建了一个新的图形窗口，并使用 add_subplot() 方法创建一个 1x1 的子图，该子图被赋值给变量 ax。接下来，将 vals 序列传递给 plot() 方法来绘制线性图，并使用 set_xlim() 方法和 get_xticks() 方法来设置 x 轴的范围和刻度位置。然后，将 use_sticky_edges 属性设置为 False，这样就可以更好地控制图形的布局。最后，使用 set_title() 方法设置子图的标题。最后，使用 show() 方法显示整个图形。

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) # self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Temperature (°C)') 正确吗

这段代码存在一些问题。首先，函数定义缺少函数名。其次，函数参数过多，可能需要重新设计函数。另外，该函数绘制的是一个与标题和坐标轴标签不匹配的图表。最后，plt对象没有被正确地导入。以下是一个可能的修复版本：

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_stats(self, time_vals, temp_vals):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(time_vals, temp_vals)
    ax.set_title('Temperature vs. Time')
    ax.set_xlabel('Time (s)')
    ax.set_ylabel('Temperature (°C)')
    plt.show()

这个版本使用了plt.subplots()来创建一个新的图表和坐标轴对象，并将时间和温度值作为参数传递给函数。函数还设置了图表标题和坐标轴标签。最后，plt.show()函数用于显示图表。