ax.add_subplot(212,facecolor='#4f4f4f',alpha=0.3) plt.pie(city_counts_top20.values,labels=city_counts_top20.index,autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8,textprops={'color':'yellow'}) plt.tight_layout() plt.show()
时间: 2024-04-23 11:25:33 浏览: 14
这段代码的功能是创建一个带有底色和透明度的子图,并在子图中绘制一个饼图。
具体来说,`ax.add_subplot(212,facecolor='#4f4f4f',alpha=0.3)`创建了一个大小为2x1的子图区域,并将子图的背景色设置为灰色(`#4f4f4f`),透明度设置为0.3,其中的`(2,1,2)`表示这是第二个子图。
接下来,`plt.pie()`函数绘制了一个饼图,其中`city_counts_top20.values`是饼图中每个扇形的大小,`city_counts_top20.index`是饼图中每个扇形的标签,`autopct='%1.1f%%'`指定了百分比的显示格式,`pctdistance=0.8`指定了百分比与圆心之间的距离,`textprops={'color':'yellow'}`指定了标签的颜色为黄色。
最后,`plt.tight_layout()`函数用于自动调整子图的布局,`plt.show()`函数用于显示图形。
相关问题
ax = fig.add_subplot(projection='polar'),我想在极坐标里画热图
在极坐标系中画热图可以通过使用`ax.pcolormesh()`函数实现。这个函数可以根据给定的网格数据创建一个热图。下面是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建极坐标子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
# 生成数据
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.linspace(0, 1, 10)
theta, r = np.meshgrid(theta, r)
z = np.random.rand(10, 100) # 假设这里的数据是随机生成的
# 绘制热图
cax = ax.pcolormesh(theta, r, z, cmap='hot')
# 添加颜色条
fig.colorbar(cax)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用`np.meshgrid()`函数生成了网格数据,并将其传递给`ax.pcolormesh()`函数,同时指定了颜色映射为'hot'。最后,通过`fig.colorbar()`函数添加了一个颜色条。你可以根据自己的需求修改数据和其他参数来绘制自定义的极坐标热图。
fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 指定窗口大小 ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0)
这段代码实现了在 Matplotlib 中创建一个大小为 12x8 像素的 figure 窗口,并在其中添加两个子图(subplots),分别命名为 ax1 和 ax2,它们分别位于第一行第一列和第一行第二列。
`fig.add_subplot(121)` 意味着在 figure 窗口中添加一个子图,其中的参数 121 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列,当前子图位于第一列。
`fig.add_subplot(122)` 意味着在 figure 窗口中添加第二个子图,其中的参数 122 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列,当前子图位于第二列。
`fig.subplots_adjust(wspace=0)` 意味着将子图之间的水平间距设置为 0,使它们更加紧凑地排列在一起。