plt.figure(figsize=(6,4)) for df1,df2,lt in [(10,10,'--'),(15,20,'-.'),(29,18,':'),(50,50,'-')]: x = np.linspace(st.f.ppf(0.001, df1, df2),st.f.ppf(0.99, df1, df2), 100) plt.plot(x, st.f.pdf(x, df1, df2),label='df1=%d,df2=%d'%(df1,df2),linestyle=lt) plt.legend() plt.title("不同自由度下的F分布",fontdict={'fontsize':12}) plt.xlabel("X",fontdict={'fontsize':12}) plt.ylabel("概率密度",fontdict={'fontsize':12}) plt.ylim((0,1.5))

这段代码是用来画不同自由度下的F分布的概率密度函数图像。其中，plt.figure(figsize=(6,4))是设置画布的大小为6*4，for循环中的三元组(10,10,'--')，(15,20,'-.')，(29,18,':')，(50,50,'-')分别表示不同的自由度以及对应的线条样式。接着，使用numpy中的linspace函数生成一系列等间距的x值，st.f.ppf和st.f.pdf分别用于求解F分布的累积分布函数和概率密度函数，并将结果画在图上。最后，设置图的标题、横纵坐标标签、纵坐标范围和图例。

相关问题

请举例利用plt.figure(figsize=(8,6))与plt. figure(figsize =(10,6))绘制子图，第一个是散点图，第二个为虚线形图，不同框，不同颜色.

在Python的matplotlib库中，你可以通过创建多个`Figure`对象并在其中添加`Axes`来制作子图。`figsize`参数用于设定图形的尺寸。下面是一个例子，展示如何使用`plt.figure(figsize=...)`创建两个不同大小的子图，一个用于散点图，另一个用于虚线图，并调整他们的样式。

首先，导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后创建两个不同的`Figure`对象：

fig1 = plt.figure(figsize=(8, 6))  # 创建第一个子图，宽8英寸，高6英寸
fig2 = plt.figure(figsize=(10, 6))  # 创建第二个稍大的子图，宽10英寸，高6英寸

接下来，为每个子图添加不同的内容：

# 散点图
ax1 = fig1.add_subplot(1, 2, 1)  # 第一行，第二个子图（共两部分）
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2
ax1.scatter(x, y, c='blue')  # 创建散点图，蓝色表示
ax1.set_title('Scatter plot in Figure 1')

# 虚线图
ax2 = fig2.add_subplot(1, 2, 2)  # 同样在第一行，第二个子图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax2.plot(x, y, linestyle='--', color='red')  # 虚线图，红色表示
ax2.set_title('Dashed line plot in Figure 2')

# 显示图形
plt.tight_layout()  # 确保子图之间的间距适当
plt.show()

在这个例子中，我们首先在每个`figure`里创建了一个子图，然后在子图上分别绘制了散点图和虚线图，设置了不同的颜色和线条样式。`tight_layout()`函数有助于保持子图之间的美观间距。

plt.figure(figsize=

plt.figure(figsize=' 的意思是创建一个画布（figure），并设置该画布的尺寸为指定的大小。其中，figsize属性接受一个元组参数，元组中包含两个数值，分别表示画布的宽度和高度。例如，plt.figure(figsize=(8, 6))表示创建一个尺寸为8×6英寸的画布。