解释代码ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8)

这行代码主要是在 Matplotlib 中的子图 `ax1` 上添加一个文本框，文本框的内容为 `$y=sin(2*np.pi*t)$`，并设置了文本框的样式。

具体解释如下：

- `ax1` 是 Matplotlib 中的子图对象，表示当前代码所在的子图。
- `.text()` 是在 `ax1` 上添加文本框的函数。
- `(1.2, -1.8)` 是文本框的位置，其中 `(1.2, -1.8)` 表示文本框的 x 坐标为 1.2，y 坐标为 -1.8。
- `'$y=sin(2*np.pi*t)$'` 是文本框的内容，其中 `$` 表示使用 LaTeX 公式语法，`np` 是 Numpy 库的别名，`np.pi` 表示 $\pi$。
- `bbox` 参数是一个字典，用于设置文本框的样式，其中 `'facecolor'` 表示文本框的背景颜色，`'edgecolor'` 表示文本框的边框颜色，`'boxstyle'` 表示文本框的样式，`'round,pad=0.5'` 表示圆角矩形样式，`pad=0.5` 表示边框与文本的间距为 0.5。
- `rotation` 参数表示文本框的旋转角度，这里设置为 10 度。
- `alpha` 参数表示文本框的透明度，这里设置为 0.8。

总之，这行代码的作用是在 `ax1` 子图上添加一个带有样式的文本框，内容为 $y=\sin(2\pi t)$，位置为 `(1.2, -1.8)`，旋转角度为 10 度，透明度为 0.8。

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 库绘制了两个子图，其中第一个子图绘制了正弦函数的图像，并标注了局部最大值，第二个子图绘制了另一个正弦函数的图像，并添加了箭头标注和水印。

具体解释如下：

1. 导入库和设置中文显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 
%matplotlib inline

这部分代码导入了 Matplotlib 库和 Numpy 库，并设置了中文显示。

2. 创建画布和子图

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(121)
ax2=fig.add_subplot(122)

这部分代码创建了一个画布 `fig` 和两个子图 `ax1` 和 `ax2`。

3. 绘制第一个子图

t=np.arange(0.0,5,0.01)
s=np.sin(2*np.pi*t)
ax1.plot(t,s,lw=2)
ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12)
ax1.set_xlabel('X',fontsize=12)
ax1.set_ylim(-2,2)
ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18)
ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8)
bbox=dict(boxstyle='round',fc='white')
plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox)

这部分代码绘制了第一个子图，包括正弦函数的图像、局部最大值的标注、正弦函数公式的文本框等。

4. 绘制第二个子图

x=np.linspace(0,10,200)
y=np.sin(x)
ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple')
ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k',              arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'),             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8))
ax2.set_ylim(-1.5,1.5)
ax2.set_xlim(0,10)
bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white')
ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black'))
ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5)
ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3))

这部分代码绘制了第二个子图，包括另一个正弦函数的图像、箭头标注、水印等。

5. 显示图像

plt.show()

这部分代码显示了绘制的图像。

把三个子表之间的距离调大修改下面的代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4)) fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121") x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = np.square(x1) ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0) ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei") ax1.grid(True) ax1.patch.set_facecolor("LightGray") x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = np.square(np.sin(3 * x2)) ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0) ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei") ax2.grid(True) ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk") x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = np.cos(2 * x3) ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0) ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei") ax3.grid(True) ax3.patch.set_facecolor("Azure") plt.show()

你可以通过修改每个子图之间的间距来实现这个要求。可以使用`fig.subplots_adjust()`函数来调整子图的间距。例如，将每个子图之间的间距设置为0.5，可以将代码修改如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4))
fig.subplots_adjust(hspace=0.5) # 调整子图之间的间距

fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121")

x1 = np.arange(0, 6, 0.01)
y1 = np.square(x1)
ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0)
ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei")
ax1.grid(True)
ax1.patch.set_facecolor("LightGray")

x2 = np.arange(0, 6, 0.01)
y2 = np.square(np.sin(3 * x2))
ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0)
ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei")
ax2.grid(True)
ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk")

x3 = np.arange(0, 6, 0.01)
y3 = np.cos(2 * x3)
ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0)
ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei")
ax3.grid(True)
ax3.patch.set_facecolor("Azure")

plt.show()

你可以根据需要适当调整子图之间的间距。