请你给下面的代码每行写出注释，要求详细易懂。 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib import gridspec fig = plt.figure(figsize=(20, 4.5)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[1, 2.5]) ax1 = plt.subplot(gs[0]) ax2 = plt.subplot(gs[1]) counts = [data["num_train"], data["num_test"]] colors = ['silver', 'purple'] explode = (0.1, 0) # explode 1st slice labels = ['train','test'] ax1.pie(counts, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140) counts = [] labels = [] for namecode in data["class_name"].keys(): counts.append(data["class_info"][namecode]) labels.append(data["class_name"][namecode]) print(len(counts),len(labels)) print(counts) print(labels) df = pd.DataFrame({"labels": labels, "counts": counts}) ax2.bar(df["labels"], df["counts"]) ax2.set_title("nums") ax2.set_ylabel("% nums") # ax2.set_xticks(rotation=-15) ax2.set_xticklabels(labels = labels, rotation=-15) plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, from matplotlib.widgets import Slider 2. **推荐实践**：为了提高可读性和减少代码行数，可以使用as关键字给模块和函数别名，例如： python plt = ...

解释这行代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axe=plt.subplots()

这行代码首先引入了 matplotlib.pyplot 库和 numpy 库，它们都是 Python 中用于科学计算和数据可视化的常用库。接着，创建了一个名为 fig 的 Figure 对象和名为 axe 的 Axes 对象，其中 Figure 表示整个画布，Axes ...

import matplotlib.pyplot as plt如何显示多个图像

在Python中，import matplotlib.pyplot as plt 这行代码是用来导入matplotlib库中的pyplot模块，这是一个常用的绘图工具。如果你想在plt中显示多个图像，可以按照以下步骤操作： 1. 首先，创建多个图像实例。每个...

使用import matplotlib.pyplot as plt画一个白板并且显示

import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个新的白底画布，但不绘制任何内容 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) # figsize设置图像大小，默认为(6.4, 4.8) ax.set_facecolor('white') # 设置画布背景色为...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 bar_positions = [1, 2, 3, 4] bar_heights = [1, 2, 3, 4] # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights) # 设置x轴...

import matplotlib.pyplot as plt控制窗口大小

import matplotlib.pyplot as plt # 设置窗口大小 fig = plt.figure(figsize=(width, height)) # 绘制图形 plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show() 其中，width 和 height 分别表示窗口的宽度和高度，...

data = np.random.rand(80640, 3)使用import matplotlib.pyplot as plt可视化

import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 data = np.random.rand(80640, 3) # 取出x,y,z坐标 x = data[:, 0] y = data[:, 1] z = data[:, 2] # 绘制散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...

1设计并实现带标签的分组条形图此示例显示如何创建分组条形图以及如何使用标签注释条形图。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] men_means = [20, 35, 30, 35, 27] women_means = [25, 32, 34, 20, 25] men_std = [2, 3, 4, 1, 2] women_std = ...

matplotlib.pyplot as plt 雷达图

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [4, 3, 5, 2, 1] # 计算角度 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(categories), endpoint=False).tolist() ...

from matplotlib import pyplot as plt fig.gca

fig.gca()是matplotlib中的一个函数，用于获取当前画布（figure）的坐标系（axes）。它返回当前figure中的当前axes对象，如果没有，则创建一个新的。在matplotlib中，figure是整个图的最高级别的...

import matplotlib.pyplot as plt #【错误行】包含绘图模块 fig= plt.figure() #创建一个空白画布 ax1=fig.plot(1,1,1) #【错误行】添加一个子图 plt.show() #显示图表

1. 导入的 matplotlib 库中的 pyplot 模块应该使用 import matplotlib.pyplot as plt 的方式导入； 2. 绘图函数应该使用 plt.subplot(1, 1, 1) 而不是 fig.plot(1, 1, 1)。修改后的代码如下： python import ...

import matplotlib.pyplot as plt square=[1,4,9,16,25] fig,ax=plt.subplots() ax.plt(square) plt.show()

具体来说，它导入了 matplotlib 库的 pyplot 模块，并创建了一个名为 square 的列表，其中包含了一些数字的平方。然后，它调用 plt.subplots() 函数来创建一个包含单个子图的 Figure 对象和 Axes 对象，并将 Axes ...

import matplotlib.pyplot as plt squares = [1,4,9,16,25] fig,ax = plt.subplots() ax.plot(squares) plt.show()这段代码运行时报错无法哈希的类型是list，如何修改

import matplotlib.pyplot as plt squares = [1, 4, 9, 16, 25] squares = np.array(squares) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(squares) plt.show() 这样就能正常作图了。 ### 回答2：在这段代码中，...

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(X, Y, color='blue') ax.fill_between(X, 0, Y, where=(Y > 0), color='...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Plot contour curves plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d from matplotlib import cm # 创建3D图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 生成示例数据 X, Y, ...

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator # 创建一个图表对象 fig, ax = plt.subplots() # 设置 x 轴刻度线间距 x_major_locator = MultipleLocator(2) ax.xaxis.set_...

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import matplotlib.pyplot as plt #【错误行】 包含绘图模块 fig= plt.figure() #创建一个空白画布 ax1=fig.plot(1,1,1) #【错误行】 添加一个子图 plt.show() #显示图表

import matplotlib.pyplot as plt square=[1,4,9,16,25] fig,ax=plt.subplots() ax.plt(square) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt squares = [1,4,9,16,25] fig,ax = plt.subplots() ax.plot(squares) plt.show()这段代码运行时报错无法哈希的类型是list，如何修改

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Plot contour curves plt.show()

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