plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K')为什么不显示

时间: 2023-08-20 19:13:53 浏览: 126
MD

python matplotlib.md

这段代码可能不显示是因为缺少绘图命令 `plt.show()`。在使用 Matplotlib 绘图时，必须使用 `plt.show()` 命令来显示图形。请尝试在这段代码的末尾添加 `plt.show()` 命令，如下所示： ``` plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.show() ``` 这样就可以在程序运行时显示图形了。
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讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

plt.plot(x, y1, color='red') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax2) plt.plot(x, y2, 'b--') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax3) plt.plot(x, y3, 'g--') plt.ylim(-1.2, 1.2) 第一段代码选择第一个子图，绘制...

plt.subplot(321) plt.plot(x,y,color='r') plt.subplot(324) plt.plot(x,y,color='b')画4个子图，要求画出 y=x y=

plt.plot(x, y, color='r') 和 plt.plot(x, y, color='b') 将x和y坐标绘制成了红色线和蓝色线，这里假设x和y是两个数据序列。 第一个子图 (321) 的内容是一条红色线；第二个子图未指定，因为只有一个 plot ...

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,6) plt.plot...

plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

- plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses')：在当前子图中绘制CBOW算法的损失值曲线，并用红色圆点表示。其中range(n_epoch)表示x轴范围为0到n_epoch-1，cbow_losses表示y轴上的...

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000) y =np.sin(x) z= np.cos(x)k=× plt.subplot（221）#第一行的左图 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.subplot（222）#第一行的右图 plt.plot (x,z,"b--", label="$cos (x)$")p1t.subplot（212）#第二整行plt.plot(x,k, "g--",label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png',dpi=100）#dpi是指保存图像的分辨率，默认值为80plt.show()是否有错

plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x)$") plt.subplot(212) # 第二整行 plt.plot(x, k, "g--", label="$x$") plt...

plt.subplot(211) x=np.random.rand(100) y=np.random.rand(100) plt.plot(x,y,s=600,c="pink",alpha=0.5,linewidths=2,edgecolors="red") plt.subplot(212) plt.plot(x,y,s=600,c=y,cmap='Greens') plt.show() 这段代码有什么错误

这段代码没有明显的错误，但是在使用plt.subplot()函数时存在一些问题。具体分析如下： 1. plt.subplot(211)：这行代码创建了一个2行1列的子图网格，并选择了第一个子图来进行绘制。其中，211表示2行1列子图...

解释这段代码 plt.subplot(411) plt.plot(ts_log, label='Original') plt.legend(loc='best')

这段代码使用了Matplotlib库中的subplot和plot函数来生成一个4行1列的子图中的第1个子图，并在该子图中绘制了一个时间序列的对数转换版本的原始数据，并添加了一个图例。其中，subplot函数的参数411表示将整个图分成...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择...

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend...

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 plt.show() 这里使用了matplotlib的subplots函数创建...

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制...

解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

修改后的代码中，我们使用了 plt.ion() 打开了交互模式，并在每次更新数据后调用 plt.pause(0.5) 进行暂停，以实现动态展示效果。同时，我们将两个子图放在了一个 2x1 的布局中展示，更加直观。

把下面这段代码改成同时动态显示图aa=api.get_tick_serial（“SHFE.hc2310”，8000）.last_price.values diff = [j-i for i， j in zip（aa[：-1]， aa[6：]）] a = [] b=[] # fig， ax = plt.subplots（） for i in aa： plt.subplot（211） plt.clear（） plt.plot（a） plt.pause（0.5） a.append（i） # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show（） for j in diff： plt.subplot（212） plt.clear（） plt.plot（b） plt.pause（0.5） b.append（j） plt.show（）

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) for i in aa: ax1.clear() a.append(i) ax1.plot(a) plt.pause(0.5) for j in diff: ax2.clear() b.append(j) ax2.plot(b) plt.pause(0.5) plt.show()

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(16, 16)) axs[0, 0].plot(vals) axs[0, 0].set_xlim(self.xlim) locs = axs[0, 0].get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] axs[0, 0].set_...

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SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。