ax=plt.axes ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False)

时间: 2024-05-29 12:09:50 浏览: 122
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

These lines of code create an axes object using the `plt.axes` method and then hide the top and right spines (axis lines) of the plot by setting their visibility to False using the `ax.spines` method. This results in a plot with only the left and bottom spines visible.
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注释这段代码import numpy as np x = np. linspace(0,2) y = 8 + 4*x plt.plot(x, y) plt.xlim(0, 2) plt.ylim(0,15) plt.xlabel("I") plt.ylabel("U") ax = plt.gca() ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible (False) plt.show()

# 导入numpy库并将其重命名为np import numpy as np # 创建一个包含0到2之间等距离...ax.spines['top'].set_visible(False) # 隐藏右侧的坐标轴线 ax.spines['right'].set_visible(False) # 显示图形 plt.show()

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) # plt.axis('off') plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1，这段画图代码使用了 ax.spines 属性去掉边框，但是画出来的图怎么还有边框

ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH)...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些查重优化

这段代码本身没有重复的部分，因此无法做查重优化。如果是想要优化代码的其他方面，可以考虑以下几个方面： 1. 将代码中的常量值或重复的字符串提取为变量或常量，以提高代码的可读性和可维护性。...

在下列程序添加代码，使条形柱为黄色# -*- encoding: utf-8 -*- # here put the import lib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np # plt.bar(x, y, color='yellow') # 绘图数据来源 data = [5, 6, 4, 3, 700, 800, 10] x = range(len(data)) y = data def cm2inch(a,b): return a/2.54,b/2.54 def plot_broken(ax1,ax2): #绘制断裂处的标记 d = .85 #设置倾斜度 kwargs = dict(marker=[(-1, -d), (1, d)], markersize=5, linestyle='none', color='k', mec='k', mew=1, clip_on=False) ax2.plot([0, 1], [0, 0],transform=ax2.transAxes, **kwargs) ax1.plot([0, 1], [1, 1], transform=ax1.transAxes, **kwargs) ax2.spines['bottom'].set_visible(False)#关闭子图2中底部脊 ax1.spines['top'].set_visible(False)##关闭子图1中顶部脊 ax2.set_xticks([]) size1 = 10.5 mpl.rcParams.update( { 'text.usetex': False, 'font.family': 'stixgeneral', 'mathtext.fontset': 'stix', "font.family":'serif', "font.size": size1, "font.serif": ['Times New Roman'], } ) # 构造fig,ax fig = plt.figure(figsize = (cm2inch(16,9))) ax1 = fig.add_axes([0.15,0.15,0.8,0.35]) ax2 = fig.add_axes([0.15,0.55,0.8,0.35]) ax1.bar(x,y) ax2.bar(x,y) ax1.set_ylim(0,10) ax2.set_ylim(100,900)#设置y轴断裂处 ax1.set_yticks(np.arange(0,11,2)) plot_broken(ax1,ax2) ax1.set_xlabel('xlabel') # plt.bar(x, y, color='yellow') ax2.set_ylabel('ylabel ')#空格调节令ylabel居中 # plt.bar(x, y, color='yellow') plt.savefig(r'out.png',dpi = 600) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, 7, 2, 1] # 绘制条形图，并设置颜色为黄色 plt.bar(x, y, color='yellow') # 显示图形 plt.show() 其中，color='yellow'表示...

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['ARI'] # 填色 v = sta_ari1['ARI'] x, y = sta_ari1['lon'], sta_ari1['lat'] cs = geo_axes.scatter(x, y, s=100, c=sta_ari1['ARI'], cmap='Blues', linewidths=1, edgecolor='black', alpha=0.75) # 添加颜色条 # 填图 meb.set_customized_shpfile_list([r"F:\maskout\安徽"]) # shp掩膜 #colorbar_axes.text(1,rc12.Level[0],'单位：'+rc12.Unit,fontsize=16,fontproperties = song_fontprop,color='Black') cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel()) geo_axes.spines['geo'].set_visible(False) # plt.imshow(img_logo) # geo_axes.imshow(img_logo) # 制作表格 subdir_time = datetime.datetime.strptime(subdir, '%Y%m%d%H') b_time = subdir_time + timedelta(hours=leadtime) table_axes = fig.add_axes(frame_param.long_fig_tablesize) plt.sca(table_axes) table_axes.text(-1.3, 0.93, '安徽省降水历史重现期图', color='r', fontsize=35, fontproperties=hei_fontpropeti) table_axes.text(-0.8, 0.85, '起:' + subdir_time.strftime('%m月%d日%H时\n') + '止:' + b_time.strftime('%m月%d日%H时'), color='k', fontsize=20, fontproperties=hei_fontpropeti) axes_helper.axes_edge_dele(table_axes)我想把fig比例更改但是不影响table_axes在fig中的位置

plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4) # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，我们使用了plt.subplot2grid()函数来创建了一个4x4的网格，然后指定table_...
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