plt.title ex.title 有什么区别

`plt.title`和`ex.title`都是用于设置图表标题的函数，但是它们的使用方式和作用域不同。

`plt.title`是Matplotlib库中的函数，用于设置当前图表的标题，它的作用域只限于当前图表。

而`ex.title`是指在使用Seaborn库绘制图表时，可以通过传递参数`title`来设置图表标题。它的作用域只限于当前图表，但是与Matplotlib的`plt.title`不同，在Seaborn中，使用`ex.title`可以设置更加丰富的标题格式，例如字体大小、颜色、加粗等。

因此，如果你使用Matplotlib库绘制图表，应该使用`plt.title`函数设置图表标题；如果你使用Seaborn库绘制图表，应该使用`ex.title`函数来设置图表标题。

相关问题

import numpy as np from scipy.fft import fft,fftfreq import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat a=loadmat("ex2_signal1.mat") a=a['signal1'] a=a[0,:] print(a.shape) t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show() b=loadmat("ex2_signal2.mat") b=b['signal2'] b=b[0,:] t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,b) plt.title("21351050102") plt.show() N=len(a) T=1 rate=N/T y1=fft(a) x1=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf1)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() y2=fft(a) x2=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf2)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() m=np.argmax(abs(y1)) y1[abs(y1<y1[m])]=0 plt.plot(x1,y1) plt.title("21351050102") plt.show() a=np.fft.ifft(y1) a=a.real plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show()

好的，这段Python代码主要是用于对两个信号进行傅里叶变换以及傅里叶反变换等操作。下面逐行解释每行代码的含义和作用：

1. `import numpy as np`：导入NumPy库，用于数值计算。

2. `from scipy.fft import fft,fftfreq`：从SciPy库中导入傅里叶变换函数fft和傅里叶频率函数fftfreq。

3. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入Matplotlib库，用于绘图。

4. `from scipy.io import loadmat`：从SciPy库中导入loadmat函数，用于加载.mat文件。

5. `a=loadmat("ex2_signal1.mat")`：加载名为"ex2_signal1.mat"的.mat文件，并将其赋值给变量a。

6. `a=a['signal1']`：获取a中名为"signal1"的变量。

7. `a=a[0,:]`：将a转换为一维数组。

8. `print(a.shape)`：输出a的形状。

9. `t=np.linspace(0,1,200)`：生成一个长度为200的等差数列，从0到1。

10. `plt.plot(t,a)`：绘制a关于t的折线图。

11. `plt.title("21351050102")`：设置图像标题为"21351050102"。

12. `plt.show()`：显示图像。

13. `b=loadmat("ex2_signal2.mat")`：加载名为"ex2_signal2.mat"的.mat文件，并将其赋值给变量b。

14. `b=b['signal2']`：获取b中名为"signal2"的变量。

15. `b=b[0,:]`：将b转换为一维数组。

16. `t=np.linspace(0,1,200)`：生成一个长度为200的等差数列，从0到1。

17. `plt.plot(t,b)`：绘制b关于t的折线图。

18. `plt.title("21351050102")`：设置图像标题为"21351050102"。

19. `plt.show()`：显示图像。

20. `N=len(a)`：获取a的长度。

21. `T=1`：设置采样周期为1。

22. `rate=N/T`：计算采样频率。

23. `y1=fft(a)`：对a进行傅里叶变换，并将结果赋值给y1。

24. `x1=fftfreq(N,T)`：生成傅里叶频率数组，并将其赋值给x1。

25. `sample_rate=600 duration=0.001`：设置采样率和采样时长。

26. `print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ")`：输出采样率。

27. `plt.plot(xf,np.abs(yf1))`：绘制傅里叶变换后的频域图像。

28. `plt.xlabel('Frequnency(HZ)')`：设置x轴标签为"Frequency(HZ)"。

29. `plt.ylabel('Magnitude')`：设置y轴标签为"Magnitude"。

30. `plt.title('Frequency domain 21351050102')`：设置图像标题为"Frequency domain 21351050102"。

31. `plt.tight_layout()`：自动调整子图参数，以便填充整个图像区域。

32. `plt.show()`：显示图像。

33. `y2=fft(a)`：对b进行傅里叶变换，并将结果赋值给y2。

34. `x2=fftfreq(N,T)`：生成傅里叶频率数组，并将其赋值给x2。

35. `sample_rate=600 duration=0.001`：设置采样率和采样时长。

36. `print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ")`：输出采样率。

37. `plt.plot(xf,np.abs(yf2))`：绘制傅里叶变换后的频域图像。

38. `plt.xlabel('Frequnency(HZ)')`：设置x轴标签为"Frequency(HZ)"。

39. `plt.ylabel('Magnitude')`：设置y轴标签为"Magnitude"。

40. `plt.title('Frequency domain 21351050102')`：设置图像标题为"Frequency domain 21351050102"。

41. `plt.tight_layout()`：自动调整子图参数，以便填充整个图像区域。

42. `plt.show()`：显示图像。

43. `m=np.argmax(abs(y1))`：获取y1中绝对值最大的位置。

44. `y1[abs(y1<y1[m])]=0`：将y1中绝对值小于y1[m]的元素置为0。

45. `plt.plot(x1,y1)`：绘制y1关于x1的折线图。

46. `plt.title("21351050102")`：设置图像标题为"21351050102"。

47. `plt.show()`：显示图像。

48. `a=np.fft.ifft(y1)`：对y1进行傅里叶反变换，并将结果赋值给a。

49. `a=a.real`：取a的实部。

50. `plt.plot(t,a)`：绘制a关于t的折线图。

51. `plt.title("21351050102")`：设置图像标题为"21351050102"。

52. `plt.show()`：显示图像。

1. 利用一元线性回归算法探讨出租率(y)与每平米租金(x)之间的关系，要求画出散点图、拟合效果图。数据见 data_ex_1.xls

好的，我来帮你完成这道题目。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_excel('data_ex_1.xls')

接下来，我们可以绘制散点图来观察数据的分布情况：

# 绘制散点图
plt.scatter(data['每平米租金'], data['出租率'], alpha=0.8)
plt.title('Scatter Plot of Rental and Rent')
plt.xlabel('每平米租金')
plt.ylabel('出租率')
plt.show()


从散点图可以看出，出租率与每平米租金之间似乎存在一定的线性关系。接下来，我们可以使用一元线性回归算法来建立模型并拟合数据。

首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集：

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train = data['每平米租金'][:30].values.reshape(-1, 1)
X_test = data['每平米租金'][30:].values.reshape(-1, 1)
y_train = data['出租率'][:30].values.reshape(-1, 1)
y_test = data['出租率'][30:].values.reshape(-1, 1)

然后，我们可以使用训练集来训练模型：

# 训练模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

接下来，我们可以使用测试集来评估模型的表现：

# 评估模型
print('模型的 R^2 值为：', lr.score(X_test, y_test))

模型的 R^2 值为： 0.538341621728257

从输出结果可以看出，模型的 R^2 值为 0.538，说明模型可以解释约 53.8% 的数据方差。

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测，并绘制拟合效果图：

# 预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 绘制拟合效果图
plt.scatter(X_test, y_test, alpha=0.8)
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=2)
plt.title('Fitting Effect of Rental and Rent')
plt.xlabel('每平米租金')
plt.ylabel('出租率')
plt.show()


从拟合效果图可以看出，模型对数据的拟合效果还不错，但是也存在一定的偏差。