axvline(x=860, c="b", ls="--", lw=2); axvline(x=1190, c="b", ls="--", lw=2); axvline(x=990, c="r", ls="--", lw=2) axvline(x=1060, c="r", ls="--", lw=2)改为matlab代码

时间: 2023-06-15 22:04:18 浏览: 147
EXE

LS-PrePost-4.3.10-x64_setup

以下是将该代码转换为 MATLAB 代码的方法： ``` matlab xline(860, "--b", "LineWidth", 2); xline(1190, "--b", "LineWidth", 2); xline(990, "--r", "LineWidth", 2); xline(1060, "--r", "LineWidth", 2); ``` 在 MATLAB 中，可以使用 `xline` 函数来绘制垂直于 x 轴的线。该函数需要传入线的 x 坐标值作为第一个参数，线的样式作为第二个参数，并可以通过可选参数来设置线的其他属性，例如线宽、颜色等。在这个例子中，我们使用 `xline` 函数来绘制四条线，分别对应 x 坐标值为 860、1190、990 和 1060 的垂直线，其中蓝色线的样式为虚线，红色线的样式也为虚线，线宽均为 2。
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plot(np.arange(0,990),unwrap(-np.angle(Hf2[:990]))) plt.plot(np.arange(1060,2048),np.unwrap(-np.angle(Hf2[1060:2048]))) plt.axvline(x=990, c="r", ls="--", lw=2) plt.axvline(x=1060, c="r", ls="--", lw=2)改为matlab代码

plot(0:989,unwrap(-angle(Hf2(1:990)))) hold on plot(1060:2047,unwrap(-angle(Hf2(1060:2048)))) xline(990,'r--','LineWidth',2) xline(1060,'r--','LineWidth',2) 其中，plot 函数用于绘制曲线，unwrap...

plt.axvline(x=388, c="r", ls="--", lw=2)改为matlab代码

在Matlab中，可以使用以下语句实现与上述...其中，xline函数用于绘制垂直于x轴的直线，第一个参数为直线的位置，第二个参数为线条的样式，第三个参数为线条的宽度。在本例中，'r--'表示红色虚线，2表示线条宽度为2。

plt.hlines(y=lat0, xmin = lon0, xmax = lon0+length/111, colors="black", ls="-", lw=2, label='%d km' % (length)) plt.vlines(x = lon0, ymin = lat0-0.25, ymax = lat0+0.25, colors="black", ls="-", lw=2) plt.vlines(x = lon0+length/111, ymin = lat0-0.25, ymax = lat0+0.25, colors="black", ls="-", lw=2) plt.text(lon0+length/2/111,lat0+0.25,'500 km',fontsize=25,horizontalalignment = 'center')

具体来说，代码中的plt.hlines函数绘制一条粗细为2的水平线，起始点为(lon0, lat0)，终止点为(lon0 + length / 111, lat0)，并设置线的颜色、线型和线宽。plt.vlines函数绘制两条粗细为2的垂直线，起始点分别为(lon0...

n=int(input()) import math ls=[] x=1 i=0 while sum(ls) < n: i=i+1 x=math.factorial(i) ls.append(x) for s in range(i): if n >= ls[i-s-1] : n=n-ls[i-s-1] if n == 0: print("YES") break if n !=0 and s==i-1: print("No") break

然后你使用一个while循环来计算n能够表示的最大的阶乘数列，将这些阶乘数添加到列表ls中。接下来，你使用一个for循环来遍历这个数列，判断n是否可以被这些阶乘数表示出来。如果可以，输出"YES"，否则输出"No"。 这...

检查n=eval(input('n=')) def black_hole_num(x): d=str(x) ls=list(d) ls1=ls.sort(reverse=True) ls2=ls.sort(reverse=False) a=''.join(ls1) b=''.join(ls2) c==a-b if c==x: return True else: return False for i in range(0,n+1): if black_hole_num(i): print(i)

2. 在第6行，您使用了c==a-b，应该使用c=int(a)-int(b)，而且变量c应该在第5行进行定义，而不是在第6行。 3. 在第7行，应该使用if c==int(x):，而不是if c==x:。 下面是修改后的代码： n=eval(input...

plt.hlines(y=lat0, xmin = lon0, xmax = lon0+length/111, colors="black", ls="-", lw=1, label='%d km' % (length)) plt.vlines(x = lon0, ymin = lat0-0.35, ymax = lat0+0.35, colors="black", ls="-", lw=1) plt.vlines(x = lon0+length/2/111, ymin = lat0-0.35, ymax = lat0+0.35, colors="black", ls="-", lw=1) plt.vlines(x = lon0+length/111, ymin = lat0-0.35, ymax = lat0+0.35, colors="black", ls="-", lw=1) plt.text(lon0+length/111,lat0+0.6,'%d km' % (length),horizontalalignment = 'center') plt.text(lon0+length/2/111,lat0+0.6,'%d' % (length/2),horizontalalignment = 'center') plt.text(lon0,lat0+0.6,'0',horizontalalignment = 'center')

plt.vlines函数绘制三条垂直线，起始点分别为(lon0, lat0 - 0.35)、(lon0 + length / 2 / 111, lat0 - 0.35)和(lon0 + length / 111, lat0 + 0.35)，终止点与起始点相同，同样设置线的颜色、线型和线宽。 plt.text...

mpl.rcParams["font.sans-serif"]="SimHer" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False x=np.linspace(0.2,3.0,100) y1 = np.sin(x) y2 = np.random.randn(100) plt.scatter(x,y2,c="green",label="散点图",edgecolor="none") plt.plot(x,y1,ls="--",c="orange",lw=3,label="曲线图") plt.xlim(0.0,4.0) plt.ylim(-4.0,4.0) plt.ylabel("Y轴",rotation=360) plt.xlabel("x轴") plt.grid(True,ls=":",color="grey") plt.axhline(y=0.0,c="r",ls="--",lw=2) plt.annotate("y=sin(x)",xy= (np.pi/2,1.0),xytext=(1.8,2),color="r", fontsize=15,arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="r")) plt.annotate("y，x轴",xy=(0.75,-4),xytext=(0.35,-2.7),color="b", fontsize=15,arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) plt.annotate("",xy=(0,-3.5),xytext=(0.3,-2.7),color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) plt.annotate("",xy=(3.5,0.0),xytext=(3.4,-1.0),color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) plt.text(3.0,-1.3,"图表参考线",color="b",fontsize=15) plt.title("图表元素设置示例",color="m",fontsize=20) plt.legend(loc="upper right",fontsize="12") plt.show()图表中汉字不显示

这个问题通常是由于matplotlib默认字体不支持中文字符引起的。可以通过设置字体来解决这个问题。在你的代码中，你使用了SimHer字体，但是可能这个字体不在你的系统中可用。 你可以使用matplotlib中的字体管理器来...

plt.plot(x, y, marker='o', ls='--', lw=1, alpha=0.5, markersize=1, markeredgewidth=3, label=key) 图片中未显示标签

这个问题是关于使用 matplotlib 绘制图形时标签未显示的情况。一种可能的解决方法是添加一个额外的代码行来显示图例。你可以在绘图的代码之后使用以下代码来显示标签： plt.legend() ...

ax.plot(t, mu*t, lw=1, label='population mean', color='C0', ls='--')

- t 是一个 NumPy 数组，表示 x 轴上的数据点。 - mu*t 是一个 NumPy 数组，表示 y 轴上的数据点，其中 mu 是一个常数，表示斜率。 - lw=1 表示线宽为 1。 - label='population mean' 表示给这条线起一个...

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,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(t,y,color='m', ls='--') plt.show() 修改后的...

plt.hlines(y=lat0, xmin=lon0, xmax=lon0 + length / 111, colors="black", ls="-", lw=1, label='%d km' % (length)) plt.vlines(x=lon0, ymin=lat0 - 0.45, ymax=lat0 + 0.45, colors="black", ls="-", lw=1) plt.vlines(x=lon0 + length / 111, ymin=lat0 - 0.45, ymax=lat0 + 0.45, colors="black", ls="-", lw=1) plt.text(lon0 + length / 111, lat0 + 0.7, '%d km' % (length), horizontalalignment='center', fontdict=colorbar_label_font_E) plt.text(lon0, lat0 + 0.7, '0', horizontalalignment='center', fontdict=colorbar_label_font_E)

这段代码是使用matplotlib库绘制地图上的水平线和垂直线，并在指定位置添加文本标签。具体来说，代码中的plt.hlines函数绘制一条水平线，起始点为(lon0, lat0)，终止点为(lon0 + length / 111, lat0)，并设置线的...

ax = sns.scatterplot(x='log_Ruminococcaceae_Verrucomicrobiaceae', y='log_Coriobacteriaceae_Verrucomicrobiaceae', hue="exposure_type", style='cycle', palette=['blue', 'red'], markers=['o', 'X'], data=log_ratios2) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.) ax.axhline(0, color='lightgrey', ls='--') ax.axvline(0, color='lightgrey', ls='--') plt.ylabel('Log10(Rumino/Corio)', fontsize=12) plt.xlabel('Log10(Rumino/Verruco)', fontsize=12) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial' plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none' plt.savefig('../figures/micro_metab_logratios3.svg', dpi=300, bbox_inches = "tight") plt.show() 这段代码是什么意思

接下来，使用ax.axhline和ax.axvline函数分别添加水平和垂直的虚线。使用plt.ylabel和plt.xlabel函数分别设置y轴和x轴的标签文字。之后，通过plt.rcParams设置字体相关的参数。 最后，使用plt.savefig函数将图形...

ax = sns.scatterplot(x='log_Ruminococcaceae_Coriobacteriaceae', y='CDCA_TbMCA', hue="exposure_type", style='cycle', palette=['blue', 'red'], markers=['o', 'X'], s=100, data=log_ratios2) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.) #ax.axhline(0, color='lightgrey', ls='--') #ax.axvline(0, color='lightgrey', ls='--') plt.ylabel('Log10(CDCA/TbMCA)', fontsize=12) plt.xlabel('Log10(Rumino/Corio)', fontsize=12) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial' plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none' plt.savefig('../figures/micro_metab_logratios_RCCT.svg', dpi=300, bbox_inches = "tight") plt.show() 解释一下这个代码

这段代码使用了Seaborn和...根据代码中的注释，ax.axhline和ax.axvline这两行代码被注释掉了，所以在图形中没有显示水平和垂直的虚线。 这段代码的具体含义和效果可能还取决于输入数据和相关配置的具体设置。

以下运算实现在链栈上的退栈，请在空白处用请适当句子予以填充。 int pop(LstackTp *ls,DataType *x){ LstackTp *p; if(ls!=NULL){ p=ls; *x= ; ls=ls->next; ; return(1); }else return(0); }

2. 取出链栈的头结点 p，将其保存的元素值赋值给 x，以便返回给调用者。 3. 更新链栈的头指针，让其指向原头结点的下一个结点。 4. 释放结点 p 所占用的内存空间。 因此，可以在空白处填写如下语句： *x = p->...

def black_hole_num(x): ls=list(str(x)) a=sorted(ls,reverse=True) b=sorted(ls) c=int(''.join(a))-int(''.join(b)) if x==c: return True   else: return False n=eval(input('n=')) for i in range(1,n+1):     if black_hole_num(i)==True:         print(i)修改代码结果换行

ls=list(str(x)) a=sorted(ls,reverse=True) b=sorted(ls) c=int(''.join(a))-int(''.join(b)) if x==c: return True else: return False n=eval(input('n=')) for i in range(1,n+1): if black_hole_num...

def PlotCycles(id1, ax1, ax2, ax3, all_lam_x, all_lam_y, all_Sigma_xx, all_Sigma_yy, Stress_predicted): delta = 0 R2x_all = [] R2y_all = [] for k in range(len(all_lam_x)): if k == (id1-1): lsStyle = 'dashed' # print(id1-1) else: lsStyle = 'solid' ax1.plot(all_lam_x[k], Stress_predicted[k][0], zorder=5,lw=2.5, ls=lsStyle, color=c_lis[k], alpha=1.0) ax1.scatter(all_lam_x[k][::2], all_Sigma_xx[k][::2],s=70, zorder=4,lw=1.0, facecolors='none', edgecolors=c_lis[k], alpha=0.6) R2x = r2_score_own(all_Sigma_xx[k], Stress_predicted[k][0]) ax1.text(0.02,0.83-delta,r'$R^2$: '+f"{R2x:.3f}",transform=ax1.transAxes,fontsize=14, horizontalalignment='left',color=c_lis[k]) R2x_all.append(R2x)

这段代码是用于绘制循环应力-应变曲线的，其中id1表示当前循环的编号，ax1、ax2、ax3分别表示三个子图，all_lam_x、all_lam_y、all_Sigma_xx、all_Sigma_yy分别表示所有循环的应变、应力、xx分量、yy分量数据，...

ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() n = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if n == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) n += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: n = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i) 改一下变量

list_table_header = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() ...

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