# 设置图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show()哪里有问题

时间: 2023-10-07 09:07:18 浏览: 106
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matplotlib设置legend图例代码示例

这段代码的问题可能是缺少参数。在 `plt.legend()` 中，需要传入一个包含图例标签的列表，例如 `plt.legend(['Label 1', 'Label 2'])`。如果没有传入标签列表，会出现 `TypeError: No handles with labels found to put in legend.` 的错误。另外，确保在调用 `plt.show()` 之前，已经完成了所有绘图操作。
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Python matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

然而，在实际使用过程中，可能会遇到一些问题，比如图例放在外侧时在保存图像时显示不完整。本文将深入探讨这个问题，并提供两种解决方案。 首先，问题的根源在于savefig()函数在保存图像时，会根据一个称为...

x = np.array(test_loss, dtype=np.float64) # 绘制折线图 plt.plot(x, test_loss, label='Test Loss') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Test Loss Curve') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()为什么不显示图像

为了解决这个问题，你可以尝试使用 plt.show(block=False) 函数来非阻塞显示图像。这个函数会在显示图像的同时，允许你的程序继续执行。例如，你可以使用以下代码来显示你的折线图： python import numpy as ...

plt.title('ip数量top10分布柱形图') plt.xticks(range(10),list_after_name) plt.ylim([10,180]) plt.xlabel('IP') plt.ylabel('人数') # 去除图形顶部边界和右边界的刻度 plt.tick_params(top='off', right='off') # 显示图例 plt.legend(loc = 'best') plt.savefig('ip数量top10分布柱形图.png') # 显示图形 plt.show()

7. 使用 plt.legend() 方法显示图例，并将其位置设置为 'best'，即自动选择最佳位置。 8. 使用 plt.savefig() 方法将图形保存为名为 'ip数量top10分布柱形图.png' 的文件。 9. 使用 plt.show() 方法显示...

解释这段代码：def draw(f_datas, labels): # 绘制数据图 d_dict = defaultdict(list) # 创建字典，默认值为列表类型 for i in range(len(labels)): # 循环遍历每一个样本 d_dict[labels[i]].append(f_datas[i]) # 将同一品种的鸢尾花放在一起 styles = ["ro", "b+", "g*"] # 设置一些样式 plt.rcParams["font.family"] = "STSong" # 设置支持中文 plt.subplot(1, 2, 1) # 添加子块 for i, (key, values) in enumerate(d_dict.items()): values = np.array(values) # 获取每一个品种对应的样本 plt.plot(values[:, 0], values[:, 1], styles[i], label=key) plt.legend() # 显示图例 plt.title("花萼的分布图") # 显示标题 plt.xlabel("花萼的长度") # 显示X轴标签 plt.ylabel("花萼的宽度") # 显示Y轴标签 plt.subplot(1, 2, 2) # 添加子块 for i, (key, values) in enumerate(d_dict.items()): values = np.array(values) plt.plot(values[:, 2], values[:, 3], styles[i], label=key) plt.legend() # 显示图例 plt.title("花瓣的分布图") # 显示标题 plt.xlabel("花瓣的长度") # 显示X轴标签 plt.ylabel("花瓣的宽度") # 显示Y轴标签 plt.subplots_adjust(wspace=0.4) # 调整位置 plt.show() # 显示图片

这段代码定义了一个名为 draw 的函数用于绘制数据图。具体流程如下： 1. 定义一个默认值为列表类型的字典 d_dict，用于将同一品种的鸢尾花放在一起。...12. 使用 plt.show 方法显示绘制出来的图像。

帮我修改一下代码使其在一个雷达图中展示出五条折线 for i in range(centers.shape[0]): data1 = centers[i, :] print('data1:\n', data1) plt.polar(angle, data1) # 添加标题 plt.title('航空公司客户聚类结果') # 修改刻度 plt.xticks(angle[:-1], ['L', 'R', 'F', 'M', 'C']) # 添加图例 plt.legend(['第一类客户', '第二类客户', '第三类客户', '第四类客户', '第五类客户'], loc=0) # 保存 plt.savefig('航空公司客户聚类结果test1.png') # 3、保存及展示 plt.show()

plt.legend(loc=0) # 修改刻度 plt.xticks(angle[:-1], ['L', 'R', 'F', 'M', 'C']) # 保存 plt.savefig('航空公司客户聚类结果test1.png') # 展示 plt.show() 这样就可以在一个雷达图中展示出五条不同颜色...

#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码

plt.legend() 显示图例。 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') 设置x轴和y轴的标签。 plt.show() 显示图形。 综合起来，这段代码的作用是将测试数据集的真实值y_test和模型的预测值...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成横轴数据 x = np.linspace(0, 2, 100) # 绘制正弦曲线 # 生成不同幅度的纵轴数据 y = np.sin(2 * np.pi * x) y1 = 0.5 * np.sin(4 * np.pi * x) y2 = 0.25 * np.sin( 8* np.pi * x) y_new = y1 + y2 # 绘制图像 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)') plt.plot(x, y_new, color='red', linestyle='--', label='0.5*sin(4x)+0.25*sin(8x)') # 绘制指数函数曲线 # 生成不同指数次幂的纵轴数据 y3 = np.exp(x) y4 = np.exp(-x) # 绘制图像 plt.plot(x, y3, color='orange', linestyle='-', label='exp(x)') plt.plot(x, y4, color='green', linestyle='--', label='exp(-x)') # 设置坐标轴范围及意义 plt.xlim(0, 2) plt.ylim(-2,3) ax.set_ylabel('Volts') ax.set_xlabel('Time') ax.set_title('Damped Oscillation') # 添加图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show()优化代码显示纵轴和横轴注释显示标题

您可以尝试以下代码，其中添加了注释和标题： python ...# 显示图像 plt.show() 注意，这里使用了fig, ax = plt.subplots()来创建图像和坐标轴对象，而且注释使用了ax.annotate()函数。

def plotData(X, y): plt.figure(figsize = (8, 6)) # 指定图像的宽高为多少英寸，这里宽8英寸，高6英寸 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y.flatten(), cmap='rainbow') # c=list，设置cmap，根据label不一样，设置不一样的颜色 # c:色彩或颜色序列 camp:colormap（颜色表） plt.xlabel('x1') # x轴标签 plt.ylabel('x2') # y轴标签 plt.legend() # 设置图例 # plt.grid(True) # 画出网格 plt.show() pass

这段代码是用来绘制二维数据的散点图，其中X是一个二维的numpy数组，y是一个一维的numpy数组，表示每个点的...5. 最后使用plt.show()函数显示图像。 注意：代码中的plt.legend()函数需要传入参数才能正确设置图例。

import matplotlib.pyplot as plt# 数据month = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']sales_2019 = [20, 30, 25, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75]sales_2020 = [25, 35, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80]# 绘制柱状图bar_width = 0.4plt.bar(month, sales_2019, bar_width, color='blue', label='2019年销售数据')plt.bar([m + bar_width for m in month], sales_2020, bar_width, color='orange', label='2020年销售数据')# 添加标题和坐标轴标签plt.title('销售数据比较')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('销售额')# 添加图例plt.legend()# 将x轴标签旋转45度plt.xticks(rotation=45)# 添加网格线plt.grid(True)# 显示图像plt.show()

这段代码是一个绘制柱状图的完整代码，它使用了...图像中还包括了标题、坐标轴标签、图例、旋转后的x轴标签和网格线等元素，以优化可视化效果。 您可以将这段代码复制到Python环境中运行，即可看到绘制的柱状图。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] #图表题 plt.title("不同学校专业招生人数分布图") #设置一个长度为5的等差数组 x = np.arange(5) #绘制柱状图 #赋值 y = [400,170,160,90,50] y1 = [300,180,150,70,90] bar_width = 0.5 #设置坐标刻度 tick_label = ["计算机","机械","电子","管理","物理"] #设置并列柱状图 plt.bar(x,y,bar_width,color="r",align="center",label="学校A") plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width,color="y",align="center",label="学校B") #设置y轴和x轴 plt.xlabel("专业") plt.ylabel("招生人数") #设置x的刻度以及x的刻度标签 plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) #显示图 plt.legend() plt.show()详细注释

plt.legend() # 显示图表 plt.show() 该代码实现了以下功能： 1. 导入了 matplotlib.pyplot 库和 numpy 库。 2. 设置了字体为“Microsoft YaHei”。 3. 设置了柱状图的标题为“不同学校专业招生人数分布...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取日期和14个股票的收盘价数据 date_data = data.iloc[:, 0] # 假设日期数据在第1列中 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(date_data, closing_data) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 添加图例 plt.legend() #closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 对收盘价数据进行统计描述 closing_data_stats = closing_data.describe() # 绘制收盘价数据的箱线图 closing_data.plot.box() plt.title('Boxplot of Closing Prices') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show()为什么没有每条线的名字

在代码中，您没有指定每个...plt.show() 在上面的代码中，我们使用了一个循环来遍历 closing_data 中的每一列，并使用 label 参数将每个股票的名称添加到图表中。然后，我们调用 legend 函数来添加图例。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置中文字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置负号显示正常 x = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) y = x ** 2 z = x ** 3 fig = plt.figure(1) #创建画布 plt.plot(x, y, "r") #根据x和y值绘制红色曲线 _____________ (x, z, "g*:") #根据x和z值绘制带绿色星号的虚线 plt.axis('scaled') #设置x轴y轴按实际比例显示 plt.title("二次及三次函数") #设置标题 plt.xlabel("x轴坐标") #设置x轴的名称 _____________ ("y轴坐标") #设置y轴的名称 plt.xlim(-2, 2) #设置x轴的范围 _____________ (-4, 4) #设置y轴的范围 plt.xticks([-2, -1, 0, 1, 2]) #设置x轴刻度 plt.legend(labels=['y=x^2', 'y=x^3']) #设置图例 _____________ #显示图形 fig.savefig('myfig1.png') #保存图片文件

这是一段使用Matplotlib库绘制二次及三次函数图像的代码，下划线处需要填上相应的代码： python ...接着，设置了坐标轴的名称、范围、刻度和图例，并将图像显示出来。最后，将图像保存至文件。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression x=np.array([103,198,52,40]) r=np.array([0.28,0.21,0.23,0.25]) q=np.array([0.025,0.015,0.055,0.026]) p=np.array([0.01,0.02,0.045,0.065]) X=x y=x*(1+r)-x*(q+p) m = LinearRegression m.fit(X,y,4) plt.scatter(X[:, 0], y, color='blue', label='Actual') # 绘制拟合线 x_line = np.linspace(0, 6, 100) y_line = m.predict(np.column_stack((x_line, x_line*4))) plt.plot(x_line, y_line, color='red', label='Fitted') # 设置图形标签和标题 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Multiple Linear Regression') # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()

在你的代码中，有几个地方需要进行修改： 1. LinearRegression 是一个类，你需要实例化一个对象来使用它，而不是直接使用类名。将 m = LinearRegression 修改为 m = LinearRegression()。 2. m.fit(X,y,4)...

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 以时间段作为x轴，同一时间段出现的次数和作为y轴，作曲线图 x = [] for i in range(24): x.append('{:02d}:00'.format(i)) # 绘图 plt.plot(x, work_day_time, label='工作日') # x,y轴标签 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('次数') # 标题 plt.title('工作日消费曲线图') # x轴倾斜60度 plt.xticks(rotation=60) # 显示label plt.legend() # 加网格 plt.grid()优化代码

import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ...plt.show()

# 创建插值数据点 interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000) # 训练损失曲线 interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses) plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label='Test Loss') # 训练准确率曲线 interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs) plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc') # 测试准确率曲线 interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs) plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc') # 设置y轴范围为0~1 plt.ylim([0, 1]) # 显示图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() 怎样使训练集的两条曲线在一张图上，测试集的两条曲线在另一张图上？

要将训练集的两条曲线绘制在同一张图上，测试集的两条曲线绘制在另一张图上，可以使用 matplotlib.pyplot.subplots 函数创建两个子图，并在每个子图上绘制...最后，我们使用 matplotlib.pyplot.show 函数显示图像。

改进代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data1 =[27540, 29975]# 数据 data2 = [32189, 35128] x = ['2020年', '2021年'] y1 = [4.7,9.1] y2 = [3.8,8.8] plt.bar(x-0.2, data1, width=0.4, label='data1', color='blue')# 绘制双柱状图 plt.bar(x+0.2, data2, width=0.4, label='data2', color='green') ax = plt.gca().twinx() ax.plot(x, y1, label='y1', color='red')# 绘制双折线图 ax.plot(x, y2, label='y2', color='orange') plt.legend(loc='upper left')# 设置图例 ax.legend(loc='upper right') plt.title('Double Bar and Line Chart')# 设置标题和坐标轴标签 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()

ax.legend(loc='upper left') # 设置图例 ax2.legend(loc='upper right') ax.set_title('Double Bar and Line Chart') # 设置标题和坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Bar Chart Y') ax2.set_ylabel('...

# 显示图例 plt.legend() # 添加标题 plt.title("食堂就餐情况") # 饼图保持圆形 plt.axis('equal') # 显示图像 plt.show()给边框设置合理的颜色

可以使用 plt.setp() 函数来设置边框的颜色。具体实现代码如下： python import matplotlib.pyplot as plt # 构造数据 labels = ['早餐', '午餐', '晚餐'] sizes = [30, 50, 20] colors = ['gold', '...
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在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互