ax.plot(loc = 'upper right')

时间: 2023-06-25 14:07:10 浏览: 170
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

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这是 Matplotlib 中绘制图形时设置图例位置的代码。`ax` 是 Axes 对象,`plot` 是在该对象上绘制折线图的方法。`loc` 参数用于指定图例的位置,`'upper right'` 表示将图例放置在 Axes 对象的右上角。其他可选值包括 `'upper left'`、`'lower left'`、`'lower right'` 等。
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['yun', 'ding', 'shu', 'mo'], 'var1': [38, 1.5, 30, 4], 'var2': [29, 10, 9, 34], 'var3': [8, 39, 23, 24], 'var4': [7, 31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 目标数量 categories = list(df)[1:] N = len(categories) # 角度 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] # 初始化 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 设置第一个 ax.set_theta_offset(pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) # 添加背景信息 plt.xticks(angles[:-1], categories) ax.set_rlabel_position(0) plt.yticks([10, 20, 30], ["10", "20", "30"], color="grey", size=7) plt.ylim(0, 40) # 添加数据图 # 第一个 values = df.loc[0].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="yun") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="ding") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第三个 values = df.loc[2].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="shu") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第四个 values = df.loc[3].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="mo") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 添加图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) # 显示 plt.show()解释这段代码

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失(用均方差) MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi from sklearn.cluster import KMeans k = 5 #数据个数 plot_data = kmodel.cluster_centers_ color = ['b', 'g', 'r', 'c', 'y'] #指定颜色 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, k, endpoint=False) plot_data = np.concatenate((plot_data, plot_data[:,[0]]), axis=1) # 闭合 features = np.concatenate((features, features[0:1])) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False) angles = angles.astype(np.float16) fig=plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) center_num = r.values feature = ["入会时间", "飞行次数", "平均每公里票价", "总里程", "时间间隔差值", "平均折扣率"] N =len(feature) for i, v in enumerate(center_num): # 设置雷达图的角度,用于平分切开一个圆面 angles=np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 为了使雷达图一圈封闭起来,需要下面的步骤 center = np.concatenate((v[:-1],[v[0]])) angles=np.concatenate((angles,[angles[0]])) # 绘制折线图 ax.plot(angles, center, 'o-', linewidth=2, label = "第%d簇人群,%d人"% (i+1,v[-1])) # 填充颜色 ax.fill(angles, center, alpha=0.25) # 添加每个特征的标签 # 设置雷达图的范围 ax.set_ylim(min-0.1, max+0.1) # 添加标题 plt.title('客户群特征分析图', fontsize=20) # 添加网格线 ax.grid(True) # 设置图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3,1.0),ncol=1,fancybox=True,shadow=True) # 添加标题和图例 plt.title('Feature Radar Chart') plt.legend(loc='best') # 显示图形 plt.show()代码纠错

#time = df["时间(hh:mm:ss)"] #将XX:XX:XX转换为min time = df["时间(hh:mm:ss)"] time_diff_mins = [0] t = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][0] , "%H:%M:%S")#起始 for i in range(1,len(time)): t1 = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][i] , "%H:%M:%S") time_diff = t1 - t#时间增量 time_diff_mins.append(round(time_diff.total_seconds()/60 , 2))#保留2位小数 #分别对分钟、油压、砂比、总排量赋值 p1 = np.array(time_diff_mins) p2 = np.array(df["油压(MPa)"]) p3 = np.array(df["砂比(%)"]) p4 = np.array(df["总排量(m^3)"]) fig , ax = plt.subplots(figsize=(8,4) , constrained_layout=True) ax.set_xlabel("Time(min)") ax.set_ylabel("Pressure(MPa)",color="blue") ax.set_xlim([0,120]) ax.set_ylim([0,120]) ax.tick_params(axis="y" , colors="blue") #创建共享x轴的twin1,twin2 twin1 = ax.twinx() twin2 = ax.twinx() ax.spines["right"].set_color("none") twin1.set_ylabel("Proppant conc(%)" , color="orange") twin1.set_ylim([0,80]) #修改坐标轴twin1刻度的颜色 twin1.tick_params(axis="y" , colors="orange") #确定twin2轴右边轴的位置为140 twin2.spines["right"].set_position(("data",140)) twin2.set_ylabel("Pume rate(m3/min)",color="g") twin2.set_ylim([0,40]) #修改坐标轴twin2刻度的颜色 twin2.tick_params(axis="y" , colors="green") #显示图例,对参数命名时加逗号,否则报错 z1, = ax.plot(p1 , p2 , linestyle="-" , color="blue" , label="Pressure(MPa)") z2, = twin1.plot(p1 , p3 , linestyle="-" , color="orange" , label="Proppant conc(%)") z3, = twin2.plot(p1 , p4 , linestyle="-" , color="green" , label="Pume rate(m3/min)") ax.legend(handles=[z1,z2,z3] , loc="upper left")

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