self.fig = plt.figure(frameon=False, figsize=(4 * aspect, 4))

时间: 2024-05-31 20:14:59 浏览: 207
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这段代码是在使用 Matplotlib 库创建一个新的 Figure 对象，并设置其大小和边框等属性。具体来说，参数 `frameon=False` 表示不显示边框，`figsize=(4 * aspect, 4)` 则表示 Figure 对象的宽度是高度的 `4 * aspect` 倍，高度为 4。其中 `aspect` 是一个变量，可能是整数或浮点数，用来控制 Figure 对象的长宽比例。
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import tkinter as tk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import os class ExcelPlotter(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.file_entry = tk.Entry(master=self) self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we") self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.name_entry = tk.Entry(master=self) self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self.pack() def open_file(self): file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) self.file_entry.delete(0, tk.END) self.file_entry.insert(tk.END, file_path) def plot_data(self): file_path = self.file_entry.get() if os.path.exists(file_path): data = pd.read_excel(file_path) plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') plt.xlim(300, 1000) plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.savefig('Last Fig', dpi=1000) plt.show() def save_image(self): if self.figure: file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") if file_path: self.figure.savefig(file_path) root = tk.Tk() app = ExcelPlotter(master=root) app.mainloop()帮我增加一个删除当前图像的功能

self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self....

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei...

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fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) # 将resize设置为True self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig...

fig = plt.figure(figsize=fig_size)中figure表示什么意思

figure是Matplotlib库中的一个对象，用于创建一个新的图形窗口。fig_size则是用于指定图形的尺寸，通常为一...因此，fig = plt.figure(figsize=fig_size)的作用是创建一个指定尺寸的新图形窗口，并将其赋值给变量fig。

class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len(self.X[0]) == len(self.Y[0]) self.config_axes() for x, y, fmt in zip(self.X, ...

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True)我想添加新的坐标轴

fig = plt.figure(figsize=(6, 4), frameon=True) # 添加第一个坐标轴 ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1') ax1.set_xlabel('X-axis') ax1.set_ylabel('Y-axis') ax1....

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

- fig = plt.figure(figsize=(15,4)) 用于创建一个名为fig的图形对象，并且设置该图形的大小为15英寸宽，4英寸高。 - plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) 用于创建一个包含2行2列的子图网格，并且指定当前子图的...

fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8)) ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122)如何设计让两个子图贴的在一起

fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8)) gs = GridSpec(1, 2, width_ratios=[1, 1]) # 创建一个1行2列的网格，等宽 ax1 = fig.add_subplot(gs[0]) ax1.set_title('Subplot 1') # 设置子图标题 ax2 = fig.add_...

优化这个代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(num=1,figsize=(10,8)) x=np.linspace(-3,3,1000) y=np.sin(np.pi*x,) ax=plt.gca() ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g') plt.plot(x,y,color='g') plt.show()

这段代码已经很简洁了...另外，可以考虑使用更简洁的语法来绘制图形，比如使用plt.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g')和plt.plot(x,y,color='g')来代替ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g')和plt.gca()。

解释这行代码fig = plt.figure(figsize=(10,10))

其中，plt 是 pyplot 模块的别名，fig 是一个 Figure 对象，它代表了整个图形窗口，可以在其上添加子图或其他可视化元素。figsize 参数是一个元组，用于指定图形窗口的宽度和高度（以英寸为单位）。因此，该...

fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) fig.axis('off')报错

fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) plt.axis('off') 这样就可以关闭当前坐标轴的显示了。如果你想关闭所有子图的坐标轴显示，可以使用如下代码： python fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) for ax in...

fig = plt.figure(figsize=(20,5)) fig1 = plt.subplot(131) plt.scatter(data.loc[:,'面积'],data.loc[:,'价格']) plt.title('Price VS Size')

这段代码使用了matplotlib库来绘制散点图，其中fig = plt.figure(figsize=(20,5)) 创建了一个大小为20x5的画布对象，fig1 = plt.subplot(131) 创建了一个大小为1x3的子图对象，并将其作为第一个子图进行绘制。...

r语言的什么代码可以代替fig = plt.figure(figsize=(15,4),)

png("figure.png", width=15, height=4, units='in', res=300) 其中，width和height参数分别指定画布的宽度和高度，单位为英寸；units参数指定尺寸单位；res参数指定输出图像的分辨率，单位为dpi。输出...

fig=plt.figure

fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # create a figure with width 8 inches and height 6 inches plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # add a line plot to the figure plt.title('My Plot') # add a title to ...

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