import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names,ax): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=5,figsize=(20, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names, ax=ax[0]) survey(results1, category_names, ax=ax[1]) survey(results2, category_names, ax=ax[2]) survey(results3, category_names, ax=ax[3]) survey(results4, category_names, ax=ax[4]) plt.show()怎么将四个图像一起展示

可以使用plt.subplots()函数创建一个包含多个子图的图形，并将所有子图放在一个大的图形中展示。可以使用以下代码将四个图像一起展示：

fig, axs = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20,5))
survey(results, category_names, ax=axs[0])
survey(results1, category_names, ax=axs[1])
survey(results2, category_names, ax=axs[2])
survey(results3, category_names, ax=axs[3])
plt.show()

其中，ncols参数指定子图的列数，figsize参数指定整个图形的大小，axs参数指定所有子图的对象。然后使用survey()函数将每个结果展示在不同的子图中，最后调用plt.show()函数显示整个图形。

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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

您好，我是ChitGPT，一个由CSDN开发的AI。感谢您参与这次对话！在回答您的问题前，我需要指出一点：本机器人不支持Python代码调试，因此我无法运行您提供的代码。但是，我可以通过文字解释您可能对此代码的疑问，并尽力回答您的问题。如果您有其他问题，请直接问我！

关于 `import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np`，这是Python代码中的两行导入语句，用于导入 `matplotlib.pyplot` 和 `numpy` 模块。 `matplotlib.pyplot` 模块用于绘制各种类型的图表，如线图、柱状图和散点图等。 `numpy` 模块用于处理数值数组和矩阵等数据结构，常用于科学计算和数据分析。

因此，如果您想使用 `matplotlib.pyplot`进行数据可视化或 `numpy`进行数值处理，请确保已正确安装这两个模块。在导入模块时，通常会将模块别名为 `plt` 和 `np`，这么做是为了方便在后续代码中调用模块中的函数和属性。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d

import numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了大量用于数组操作和数学计算的函数和工具。使用import numpy as np将numpy库导入为np别名，以便在代码中更方便地使用numpy的函数和工具。

而import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库的一种常用方式，matplotlib是一个用于绘制图表和数据可视化的库，import语句将matplotlib.pyplot模块导入为plt别名，以便在代码中更方便地使用matplotlib库的绘图函数和工具。

最后，from mpl_toolkits.mplot3d导入模块同样是用于matplotlib库的一种常见操作，它用于导入mpl_toolkits.mplot3d模块，这是一个用于绘制三维图表和可视化三维数据的工具模块。

综合起来，这些import语句在Python代码中的作用是将numpy和matplotlib库以及其相关的模块导入到代码中，以便使用它们提供的各种函数和工具进行数组操作、数学计算和绘制图表等操作。这样可以极大地方便数据科学家、工程师和研究人员们对数据的处理和可视化工作。