for g in gs: g.plot(ax) 这个代码什么意思

时间: 2023-04-05 16:03:41 浏览: 197
这段代码是在使用 matplotlib 库中的一个函数,将一组数据点绘制在一个图形对象(ax)上。其中,gs 是一个包含数据点的列表,g.plot(ax) 是将每个数据点绘制在图形对象(ax)上的操作。
相关问题

fig = plt.figure(figsize=(10, 15)) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.imshow(rgb_img) for g in gs: g.plot(ax) ax.set_title('RGB') ax.axis('off')

这段代码是用来绘制RGB图像和标注框的,首先创建一个大小为10x15的图像窗口,然后在该窗口中添加一个3行2列的子图,其中第一个子图用于显示RGB图像,并在图像上绘制标注框。其中gs是标注框的集合,通过for循环遍历gs中的每个标注框,并调用它的plot方法在RGB图像上绘制出来。最后设置该子图的标题为"RGB",并关闭该子图的坐标轴。

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

好的,你可以将这段代码修改为: ```python def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6, save_path): fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(16, 16)) axs[0, 0].plot(vals) axs[0, 0].set_xlim(self.xlim) locs = axs[0, 0].get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] axs[0, 0].set_xticks(locs) axs[0, 0].use_sticky_edges = False axs[0, 0].set_title(f'Connected Clients Ratio') axs[1, 0].plot(vals1) axs[1, 0].set_xlim(self.xlim) axs[1, 0].set_xticks(locs) axs[1, 0].yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) axs[1, 0].use_sticky_edges = False axs[1, 0].set_title('Total Bandwidth Usage') axs[2, 0].plot(vals2) axs[2, 0].set_xlim(self.xlim) axs[2, 0].set_xticks(locs) axs[2, 0].use_sticky_edges = False axs[2, 0].set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') axs[3, 0].plot(vals3) axs[3, 0].set_xlim(self.xlim) axs[3, 0].set_xticks(locs) axs[3, 0].use_sticky_edges = False axs[3, 0].set_title('Client Count Ratio per Slice') axs[0, 1].plot(vals4) axs[0, 1].set_xlim(self.xlim) axs[0, 1].set_xticks(locs) axs[0, 1].use_sticky_edges = False axs[0, 1].set_title('Coverage Ratio') axs[1, 1].plot(vals5) axs[1, 1].set_xlim(self.xlim) axs[1, 1].set_xticks(locs) axs[1, 1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) axs[1, 1].use_sticky_edges = False axs[1, 1].set_title('Block ratio') axs[2, 1].plot(vals6) axs[2, 1].set_xlim(self.xlim) axs[2, 1].set_xticks(locs) axs[2, 1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) axs[2, 1].use_sticky_edges = False axs[2, 1].set_title('Handover ratio') plt.tight_layout() plt.savefig(save_path) plt.show() ``` 这样就可以一张张输出图片了,你只需要传入一个保存路径参数 `save_path` 即可。

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帮我优化一下代码 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog import csv import numpy as np filepath = filedialog.askopenfilename() readData = pd.read_csv(filepath, encoding = 'gb2312') # 读取csv数据 print(readData) xdata = readData.iloc[:, 2].tolist() # 获取dataFrame中的第3列,并将此转换为list ydata = readData.iloc[:, 3].tolist() # 获取dataFrame中的第4列,并将此转换为list Color_map = { '0x0': 'r', '0x10': 'b', '0x20': 'pink', '0x30': 'm', '0x40': 'm', '0x50': 'm', '0x60': 'g', '0x70': 'orange', '0x80': 'orange', '0x90': 'm', '0xa0': 'b', '0xb0': 'g', '0xc0': 'g', '0xd0': 'orange', '0xe0': 'orange', '0xf0': 'orange', } plt.ion() fig = plt.figure(num = "蓝牙钥匙连接状态", figsize= (10.8,10.8),frameon= True) gs = fig.add_gridspec(1, 1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) colors = readData.iloc[:, 1].map(Color_map) plt.title("Connecting Status For Bluetooth Key") #plt.rcParams['figure.figsize']=(15, 15) ax.axis('equal') a,b = (0.,0.) r = [5,10] for r1 in r: theta = np.arange(0,r1*np.pi,0.05) ax.plot(a+r1*np.cos(theta),b+r1*np.sin(theta),linestyle='-.',c = 'darkgrey') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) ax.spines['right'].set_position(('data', 0)) ax.spines['top'].set_position(('data', 0)) arr_img = plt.imread('D:\\2022\\测试工作\\蓝牙钥匙测试\\定位\\室内定位(v3.6.21).rar-1656500746516.室内定位(v3.6.21)\\车型图2.png') imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.3) ab = AnnotationBbox(imagebox, [0, 0],xybox=(0, 0),pad=0) ax.add_artist(ab) ticks = np.arange(-10,10,2) plt.xticks(ticks) plt.yticks(ticks) #plt.figure(figsize=(15,15)) plt.scatter(xdata, ydata, s=150, edgecolors = None, linewidths=0, alpha=0.3,c = colors) # 画散点图,*:r表示点用*表示,颜色为红色 plt.legend() plt.ioff() plt.show() # 画图

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