python 画图显示位置代码

Python 有多种绘图库，例如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。一般来说，这些库都提供了控制图表位置的选项。

以下是使用 Matplotlib 绘图库控制图表位置的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图表对象
fig = plt.figure()

# 在图表对象中添加一个子图
ax = fig.add_subplot(111)

# 绘制一个简单的折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
ax.plot(x, y)

# 控制图表位置
ax.set_position([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

# 显示图表
plt.show()

上述代码中，`ax.set_position([left, bottom, width, height])` 方法用于设置图表在画布中的位置和大小。其中，`left` 和 `bottom` 分别表示图表左边缘和底部边缘相对于画布左边缘和底部边缘的距离，取值范围为 0 到 1；`width` 和 `height` 分别表示图表的宽度和高度，取值范围也为 0 到 1。

通过调整这些参数，我们可以控制图表在画布中的位置和大小。

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python画图显示RMSE代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算和显示均方根误差（RMSE）的可视化图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个实际值和预测值的数组
actual_values = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
predicted_values = np.array([3, 4, 4, 3, 5])

# 计算均方根误差（RMSE）
mse = np.mean((predicted_values - actual_values)**2)
rmse = np.sqrt(mse)

# 创建可视化图表
plt.plot(actual_values, label='Actual')
plt.plot(predicted_values, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))

# 显示图表
plt.show()

该代码使用NumPy和Matplotlib库计算和可视化均方根误差。它绘制了实际值和预测值的图表，并在图表标题中显示RMSE值。您可以使用Matplotlib的其他函数来自定义图表的外观。

python画图汪汪队代码

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制简单的图表，比如创建一个代表汪汪队成员的卡通头像。虽然这并不是传统意义上的数据可视化，但可以作为一个有趣的示例来展示如何用代码生成图像。下面是一个简化的例子，绘制一个基础的“汪”字形状：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义汪字的轮廓
def draw_wang(w):
    x = [0, w, w, 0, -w, -w, 0]
    y = [0, 0, w, w, 0, -w, -w]
    return [(x[i], y[i]) for i in range(len(x))]

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim([-5, 5])
ax.set_ylim([-5, 5])

# 绘制汪字轮廓
wang_contour = draw_wang(2)
plt.fill(*zip(*wang_contour), 'red', alpha=0.5)

# 添加文本标签
plt.text(0, 4, '汪', fontsize=20, color='white')

# 显示图形
plt.show()