# 设置图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show()哪里有问题
时间: 2023-10-07 12:07:18 浏览: 62
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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# 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', 'yellowgreen', 'lightcoral']
# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title("食堂就餐情况")
# 设置边框颜色
plt.setp(plt.gca().spines.values(), linewidth=2, edgecolor='gray')
# 饼图保持圆形
plt.axis('equal')
# 显示图像
plt.show()
```
其中,`plt.setp()` 函数将边框线宽设置为 2,边框颜色设置为灰色。可以根据需要修改这些参数。
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
如果你按照你的代码描述使用 `plt.show()` 函数来显示图像,但是却没有看到任何图像,这可能是因为你的图像被阻塞了。在 Matplotlib 中,当你调用 `plt.show()` 函数时,它会打开一个图像窗口来显示图像,并将程序阻塞在这里,直到你关闭这个窗口。如果你的程序在这里被阻塞住了,那么你就看不到任何图像了。
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 np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义测试集的 Loss 值
test_loss = [1.2580, 1.0588, 0.9649, 0.7881, 0.7288, 0.6999, 0.6862, 0.6809, 0.6776, 0.6754, 0.6734, 0.6704, 0.6683, 0.6668, 0.6476, 0.6442, 0.6431, 0.6423, 0.6418, 0.6411, 0.6404, 0.6399, 0.6396, 0.6393, 0.6392, 0.6390, 0.6388, 0.6386, 0.6385, 1.1399]
# 将测试集 Loss 值转换为 numpy.float64 类型
test_loss = np.array(test_loss, dtype=np.float64)
# 定义 x 轴的取值范围
x = range(len(test_loss))
# 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(block=False)
```
在这个代码示例中,我们使用 `plt.show(block=False)` 非阻塞地显示了折线图。这样,你应该能够看到你的折线图了。