ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))

时间: 2023-10-23 20:08:58 浏览: 160
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Matplotlib二维箭头图制作共2页.pdf.zip

这是一个 Matplotlib 库的命令，用于设置绘图的 x 轴和 y 轴的范围和刻度。 - `xlim=(0, 8)` 设置 x 轴的范围为 0 到 8。 - `xticks=np.arange(1, 8)` 设置 x 轴的刻度为 1 到 7，不包括 8。 - `ylim=(0, 8)` 设置 y 轴的范围为 0 到 8。 - `yticks=np.arange(1, 8)` 设置 y 轴的刻度为 1 到 7，不包括 8。 这样设置之后，绘图的 x 轴和 y 轴的范围都是 0 到 8，刻度分别是 1 到 7。
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x = np.arange(-10, 10, 0.1) y = 1 / (1 + np.exp(-x)) plt.plot(x, y, label=r"$sigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}$", c='r') plt.legend() plt.savefig("./image_test/sigmoid.png", format="png") 2. tanh 函数...
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Python数据科学速查表 - Seaborn.pdf

'x': np.arange(1, 101), 'y': np.random.normal(0, 4, 100) }) ### 设定画布外观 为了使图表更加美观，通常需要设置画布的样式。Seaborn提供了一些方便的方法来改变画布的风格： python import ...

fig, ax = plt.subplots() bins = np.arange(-3, 8) ax.plot(x, np.full_like(x, -0.1), '|k', markeredgewidth=1) for count, edge in zip(*np.histogram(x, bins)): for i in range(count): ax.add_patch(plt.Rectangle((edge, i), 1, 1, alpha=0.5)) ax.set_xlim(-4, 8) ax.set_ylim(-0.2, 8)

然后，使用 np.arange() 函数定义了一个从 -3 到 7 的间隔为 1 的数组，作为直方图的边界。接着，使用 ax.plot() 函数绘制了一条水平直线，作为直方图的基准线。然后，使用 np.histogram() 函数计算了每个区间...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测，并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集（只使用前面连个特征） iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

1.首先通过sklearn库中的datasets模块加载鸢尾花数据集，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 2.创建一个决策树分类器，并将其与训练集进行拟合。 3.使用plot_tree函数可视化生成的决策树，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 10 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 10) plt.ylim(0,1) time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') flow = data['Flow'][start_index:end_index] ax.plot(time, flow) plt.show() 如何修改实曲线图的可视化

ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=14) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=14) 4. 添加图例： ax.plot(time, flow, label='Flow Rate') ax.legend(loc='upper right') 5. 调整曲线粗细： ax...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 50 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 100) plt.ylim(0, 10) time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') flow = data['Flow'][start_index:end_index] ax.plot(time, flow) plt.show()将这段代码修改为散点图可视化

time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform') flow = data['Flow'][start_index:...

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) # 绘制信号曲线 [line] = ax.plot(t, signal(5, 2, t), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) # 添加缩放滑块 zoom_slider_ax = fig.add_axes...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names=names) data1 = list(data) len_zu = len(data1) len_yuan = len(data1[0]) x = list() y = list() for i in range(0,len_zu): x.append(float(data1[i][0])) y.append(float(data1[i][1])) start_index = 0 end_index = 100 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 50) plt.ylim(0, 1) time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=14) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=14) ax.set_title('Breath Waveform ', fontsize=14) flow = data['Flow'][start_index:end_index] ax.plot(time, flow) plt.show()

time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=14) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=14) ax.set_title('Breath Waveform', ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation def wave(t, frequency, amplitude, phase, speed): x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000) y = amplitude * np.sin(frequency * (x - speed * t) + phase) return x, y def update(t, wave1_params, wave2_params): x1, y1 = wave(t, *wave1_params) x2, y2 = wave(t, *wave2_params) line1.set_data(x1, y1) line2.set_data(x2, y2) line_sum.set_data(x1, y1 + y2) return line1, line2, line_sum # 初始波形参数 wave1_params = [2, 1, 0, 1] # 频率、振幅、相位、速度 wave2_params = [3, 1, 0, 1] fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 4 * np.pi) ax.set_ylim(-2, 2) line1, = ax.plot([], [], label='Wave 1') line2, = ax.plot([], [], label='Wave 2') line_sum, = ax.plot([], [], label='Sum', linestyle='--') plt.legend() ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10, 0.1), fargs=(wave1_params, wave2_params), blit=True) plt.show() 程序的优缺点

1. 简单易懂，易于理解； 2. 通过 matplotlib 库提供的动画功能，可以直观地演示波形的叠加效应； 3. 可以通过修改 wave1_params 和 wave2_params 的参数值，观察波形叠加效应的变化； 4. 代码结构清晰，易于维护和...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$...

#time = df["时间(hh:mm:ss)"] #将XX:XX:XX转换为min time = df["时间(hh:mm:ss)"] time_diff_mins = [0] t = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][0] , "%H:%M:%S")#起始 for i in range(1,len(time)): t1 = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][i] , "%H:%M:%S") time_diff = t1 - t#时间增量 time_diff_mins.append(round(time_diff.total_seconds()/60 , 2))#保留2位小数 #分别对分钟、油压、砂比、总排量赋值 p1 = np.array(time_diff_mins) p2 = np.array(df["油压(MPa)"]) p3 = np.array(df["砂比(%)"]) p4 = np.array(df["总排量(m^3)"]) fig , ax = plt.subplots(figsize=(8,4) , constrained_layout=True) ax.set_xlabel("Time(min)") ax.set_ylabel("Pressure(MPa)",color="blue") ax.set_xlim([0,120]) ax.set_ylim([0,120]) ax.tick_params(axis="y" , colors="blue") #创建共享x轴的twin1,twin2 twin1 = ax.twinx() twin2 = ax.twinx() ax.spines["right"].set_color("none") twin1.set_ylabel("Proppant conc(%)" , color="orange") twin1.set_ylim([0,80]) #修改坐标轴twin1刻度的颜色 twin1.tick_params(axis="y" , colors="orange") #确定twin2轴右边轴的位置为140 twin2.spines["right"].set_position(("data",140)) twin2.set_ylabel("Pume rate(m3/min)",color="g") twin2.set_ylim([0,40]) #修改坐标轴twin2刻度的颜色 twin2.tick_params(axis="y" , colors="green") #显示图例,对参数命名时加逗号,否则报错 z1, = ax.plot(p1 , p2 , linestyle="-" , color="blue" , label="Pressure(MPa)") z2, = twin1.plot(p1 , p3 , linestyle="-" , color="orange" , label="Proppant conc(%)") z3, = twin2.plot(p1 , p4 , linestyle="-" , color="green" , label="Pume rate(m3/min)") ax.legend(handles=[z1,z2,z3] , loc="upper left")

5. Create a twin axes (twin1) on the right side and set its y-axis label as "Proppant conc (%)" (in orange color) and limits for the y-axis (0 to 80). 6. Create another twin axes (twin2) on the right ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pywt file_name = 'E:/liuyuan/ceshi/zhongyao/Subject_1_0cmH20_norm_breaths.csv' data = pd.read_csv(file_name, skiprows=1, usecols=[0, 2], names=['Time', 'Flow']) x = list() y = list() for i in range(len(data)): x.append(float(data.values[i][0])) y.append(float(data.values[i][1])) start_index = 0 end_index = 5372 time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) time = data['Time'][start_index:end_index] flow = data['Flow'] def wavelet_filter(data): wavelet = 'db4' # 选择小波基函数 level = 5 # 小波变换的层数 # 小波变换 coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level) threshold = np.std(coeffs[-level]) * np.sqrt(2 * np.log(len(data))) coeffs[1:] = (pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs[1:]) filtered_data = pywt.waverec(coeffs, wavelet) return filtered_data 对Flow进行小波变换滤波 filtered_flow = wavelet_filter(flow) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) plt.xlim(0, 60) ax.set_ylim(-0.7, 0.7) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=10) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=10) ax.plot(time, filtered_flow, label='Filtered Flow') ax.legend() ax.grid(True, linewidth=0.3, alpha=0.5, color='gray') plt.tight_layout() # 自动调整子图的布局 plt.show()import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pywt file_name = 'E:/liuyuan/ceshi/zhongyao/Subject_1_0cmH20_norm_breaths.csv' data = pd.read_csv(file_name, skiprows=1, usecols=[0, 2], names=['Time', 'Flow']) x = list() y = list() for i in range(len(data)): x.append(float(data.values[i][0])) y.append(float(data.values[i][1])) start_index = 0 end_index = 5372 time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) time = data['Time'][start_index:end_index] flow = data['Flow'] def wavelet_filter(data): wavelet = 'db4' # 选择小波基函数 level = 5 # 小波变换的层数 coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level) threshold = np.std(coeffs[-level]) * np.sqrt(2 * np.log(len(data))) coeffs[1:] = (pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs[1:]) # 逆小波变换 filtered_data = pywt.waverec(coeffs, wavelet) return filtered_data filtered_flow = wavelet_filter(flow) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) plt.xlim(0, 60) ax.set_ylim(-0.7, 0.7) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=10) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=10) ax.plot(time, filtered_flow, label='Filtered Flow') ax.legend() ax.grid(True, linewidth=0.3, alpha=0.5, color='gray') plt.tight_layout() plt.show()在此代码上添加切分代码，并按照合适窗口大小切分完准确显示

ax.set_ylim(-0.7, 0.7) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=10) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=10) ax.grid(True, linewidth=0.3, alpha=0.5, color='gray') plt.tight_layout() plt.show() 这段...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name = 'E:/liuyuan/ceshi/zhongyao/flow/1Subject_1_4cmH20_norm_breaths1.csv' names = ['Time', 'Filtered Flow'] # 定义一个列表names，存储csv文件中各列的名称 data = pd.read_csv(file_name, names=names, skiprows=1) x = list() # 定义一个空列表x，用于存储时间数据。 y = list() # 定义一个空列表y，用于存储流量数据。 for i in range(len(data)): x.append(float(data.values[i][0])) y.append(float(data.values[i][1])) start_index = 0 end_index = 5029 # 修改为前53秒对应的数据点数 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) plt.xlim(0, 60) plt.ylim(-0.7, 0.7) time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=15) # 设置x轴的标签为'Time(s)'，字体大小为15。 ax.set_ylabel('Filtered Flow(L/s)', fontsize=15) ax.set_title('Breath Flow Waveform ', fontsize=15) flow = data['Filtered Flow'][start_index:end_index] ax.plot(x[start_index:end_index], y[start_index:end_index]) # 绘制折线图，x轴为时间数据，y轴为流量数据。 plt.show() 为什么此代码读取的滤波波形和原来滤的波形不一样

ax.plot(time, flow) 这样，x轴的数据将直接使用时间轴上的索引值（从start_index到end_index），而y轴的数据将使用滤波后的流量数据。 另外，请确保你读取的csv文件中的'Filtered Flow'列确实是滤波后的呼吸...

改正错误：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

ax.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) ax.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) ax.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) ax.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='...

改为在一个图中建立两条折线：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

ax.set_xt(0)活前缀DFA的构造，读取输入文件的内容是一个普通的文法，输出文件的icks(np.arange(1940, 2020, 10)) ax.set_yticks(np.arange(500, 3000, 内容是输入文法的活前缀DFA。需要注意的是，该代码仅仅实现了...

from pylab import * import numpy as np def makePlot( generateEnglishPlot = True, outputFilename = r'Birthday_paradox.svg', useYLogScale = False): N=91 n = np.arange(float(N)) pbar=np.exp(-n* (n-1) / (2.0*365.0)) p=1.0-pbar n05 = 0.5*(1.0+np.sqrt(1-8.0*365.0*np.log(1.0-0.5))) plot([n05,n05],[0.0,0.5],c='k', linestyle='--') plot([0.0,n05],[0.5,0.5],c='k', linestyle='--') text(23.5,0.02,' ~23') if generateEnglishPlot: plot(n,p ,c='r',label = unicode('Probability of a pair', 'utf8')) plot(n,pbar,c='b',label = unicode('Probability of no matching pair', 'utf8')) else: plot(n,p ,c='r',label = unicode('Probabilité de coïncidence', 'utf8')) plot(n,pbar,c='b',label = unicode('Probabilité de non-coïncidence', 'utf8')) legend(loc='right') xlim(0, N) if useYLogScale: ylim(1e-6, 1) ax = gca() ax.set_yscale('log') else: ylim(0, 1) yticks([0.0,0.2,0.4,0.5,0.6,0.8,1.0]) xticks(range(0, N, 10)) grid(True, ls='-', c='#a0a0a0') if generateEnglishPlot: xlabel('Number of people') ylabel('Probability') else: xlabel('Nombre de personnes') ylabel(unicode('Probabilité', 'utf8')) savefig(outputFilename) show() makePlot(generateEnglishPlot = True, outputFilename = r'Birthday_paradox.svg') makePlot(generateEnglishPlot = False, outputFilename = r'Paradoxe_anniversaire.svg')请为代码标上注释

其中，np是numpy库，makePlot是绘图函数，N是设定的人数，p和pbar是概率值，n05是求得的横坐标值。函数中的参数generateEnglishPlot可以选择生成英文或法文的图，outputFilename是输出文件名，useYLogScale可以选择...

改写以下代码为python：figure %set(gcf,'visible','off') warning off all; Signal3=Signal2(1:length(Signal2),:); D11=Signal3(:,2); Y11=log(Signal3(:,3)); Y22=Signal3(:,8); Y22(find(isnan(Y22)==1)) = 0; [AX1,H11,H12]=plotyy(D11,Y11,D11,Y22); set(get(AX1(1),'Ylabel'),'string','log(Price)','color','k','Fontsize',8); set(get(AX1(2),'Ylabel'),'string','CCPI_q','color','k','Fontsize',8); step1=(max(D11)-min(D11))/5; TICK=[D11(1) D11(328) D11(529) D11(751) D11(987) D11(1220) D11(2492) D11(2698) D11(end)]; set(AX1(1),'ylim',[-4,10],'xlim',[min(D11),max(D11)],'Xtick',TICK,'Fontsize',8); set(AX1(2),'ylim',[0,max(Y22)],'xlim',[min(D11),max(D11)],'Xtick',TICK,'Fontsize',8); set(gca,'Xticklabel',datestr(TICK,'yyyy.mm.dd'),'Fontsize',8); tick2=(max(Y22)-0)/7; set(AX1(1),'Ytick',-4:2:10,'Ycolor','k'); set(AX1(2),'Ytick',0:tick2:(max(Y22)),'Ycolor','k'); ytick=get(AX1(2),'Ytick'); for i = 1:length(ytick) yticklabel{i} = sprintf('%.2f',ytick(i)); end set(AX1(2),'Yticklabel',yticklabel); set(H11,'linestyle','-','color','k','linewidth',1); set(H12,'linestyle','-','color','r','linewidth',1); set(gcf,'unit','centimeters','position',[0,0,32,11]) grid on q=q*100;

AX2.set_yticks(np.arange(0, max(Y22), max(Y22) / 7)) ytick = AX2.get_yticks() yticklabel = ['%.2f' % y for y in ytick] AX2.set_yticklabels(yticklabel) plt.grid(True) plt.gcf().set_size_inches(32, 11...
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Spring Cloud 全面学习案例集，含多种功能示例与教程.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
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