plt.figure() fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(18.5, 10.5)

这段代码是使用Matplotlib库创建一个新的图形窗口，并设置图形的大小为18.5英寸×10.5英寸。具体来说，代码首先调用plt.figure()函数创建一个新的图形窗口，然后通过plt.gcf()函数获取当前图形窗口的引用，并将其赋值给变量fig。最后，代码调用fig.set_size_inches()函数设置图形的大小为(18.5, 10.5)英寸。

需要注意的是，这段代码只是设置了图形的大小，如果需要在图形窗口中绘制图形，还需要调用Matplotlib库中的其他函数和方法。

相关问题

sns.heatmap(data.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2) fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(10,8) plt.show()

这段代码使用了Python中的seaborn库和matplotlib库，用于生成一个热力图，其中：

- `sns.heatmap(data.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2)` 用于生成热力图，其中`data.corr()`表示对数据集进行相关系数计算，`annot=True`表示在每个格子中显示数值，`cmap='RdYlGn'`表示使用红黄绿三色渐变进行着色，`linewidths=0.2`表示格子之间的间隔线宽度为0.2。

- `fig=plt.gcf()` 用于获取当前图形对象。

- `fig.set_size_inches(10,8)` 用于设置图形大小为10英寸宽，8英寸高。

- `plt.show()` 用于显示图形。

总的来说，这段代码用于生成一个基于数据集相关系数的热力图，并且通过设置颜色渐变和添加数值标签等方式，使得图形更加直观易懂。

def main(self): popobj = [] self.ng_best = np.zeros((1, self.var_num))[0] for gen in range(self.NGEN): self.update_operator(self.pop_size) popobj.append(self.fitness(self.g_best)) print('############ Generation {} ############'.format(str(gen + 1))) if self.fitness(self.g_best) > self.fitness(self.ng_best): self.ng_best = self.g_best.copy() print('最好的位置：{}'.format(self.ng_best)) print('最大的函数值：{}'.format(self.fitness(self.ng_best))) print("---- End of (successful) Searching ----") plt.figure() fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(18.5, 10.5) plt.title("Figure1") plt.xlabel("iterators", size=14) plt.ylabel("fitness", size=14) t = [t for t in range(self.NGEN)] plt.plot(t, popobj, color='b', linewidth=2) plt.show()

这段代码是一个实现粒子群算法（PSO）的主函数。算法的输入包括种群大小pop_size、迭代次数NGEN、变量个数var_num、更新算子update_operator和适应度函数fitness。算法首先初始化全局最优解ng_best和种群中每个个体的位置和速度，然后进入迭代过程。在每次迭代中，算法使用update_operator更新种群中每个个体的位置和速度，并计算每个个体的适应度值。将每次迭代中全局最优解ng_best和每个个体的适应度值保存在popobj列表中，并输出当前迭代次数、最好的位置和最大的函数值。最后，将每次迭代中种群中所有个体的适应度值popobj绘制成折线图。

需要注意的是，这段代码中存在一些变量和函数的调用，需要结合完整的代码才能理解其含义。