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

时间: 2023-05-28 14:07:57 浏览: 193
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

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: ```python 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。

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。
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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): 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') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 运行配置参数中的字体(font)为黑体(SimHei) plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 运行配置参数总的轴(axes)正常显示正负号(minus) # 无人机运动轨迹数据 latitudes = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 100)) longitudes = np.cos(np.linspace(0, 1*np.pi, 100)) altitudes = np.linspace(100, 500, 100) # 构建3D坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 设置坐标轴标签和范围 ax.set_xlabel('纬度纬度纬度') ax.set_ylabel('经度经度经度') ax.set_zlabel('海拔海拔海拔') ax.set_xlim(-1, 1) ax.set_ylim(-1, 1) ax.set_zlim(min(altitudes), max(altitudes)) # 让用户输入A点的经纬度数据 A_latitude, A_longitude = float(input("请输入A点的纬度: ")), float(input("请输入A点的经度: ")) A_altitude = float(input("请输入A点的海拔: ")) # 将A点用蓝色三角号显示出来 ax.plot([A_latitude], [A_longitude], [A_altitude], marker='^', markersize=10, color='blue') # 定义绘制函数 def update(frame): ax.plot(latitudes[:frame+1], longitudes[:frame+1], altitudes[:frame+1], c='b') # 添加连线 ax.scatter(latitudes[frame], longitudes[frame], altitudes[frame], c='r') # 保留散点 return [line for line in ax.artists] # 返回所有绘制对象,以便更新时重新绘制它们 # 创建动画,加快一倍速度 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=len(latitudes), interval=500) # 显示动画 plt.show()给这段代码A点加一个标注为:车

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