label_loc = data['bbox'].cuda() label_loc = data['label_loc'].cuda()

时间: 2024-01-19 07:02:45 浏览: 128
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Python：雷达图的实现 的 air_data

这段代码将数据字典中的 'bbox' 和 'label_loc' 分别转换为 CUDA 张量。其中，'bbox' 表示边界框，'label_loc' 表示标签位置，这些信息通常用于目标检测任务中。通过将它们转换为 CUDA 张量，可以在 GPU 上进行快速计算。需要注意的是，如果你的系统中没有 GPU，这段代码可能会报错。
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

例如，loc='upper left' 并配合 bbox_to_anchor=(0, 1) 可以将图例放在图表的左上角。 对于图例的其他定制，matplotlib提供了许多选项，比如frameon用于控制图例边框是否显示，framealpha用于调整边框的...

fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')

这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先，使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据，然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着，利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和...

plt.legend(loc=0) picpath = '../sites_map.jpg' print ('map have been saved to '+picpath) plt.savefig(picpath, dpi=360, bbox_inches=None) plt.show() plt.close('all')报错Permission denied: '../sites_map.jpg'怎么修改

这个错误是因为您没有写入文件的权限。您可以尝试将图像保存到另一个目录中，或者...plt.savefig(picpath, dpi=360, bbox_inches=None) 这将在保存图像之前检查文件是否存在，如果存在则删除它，然后保存图像。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.2, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names) survey(results1, category_names) survey(results2, category_names) survey(results3, category_names) survey(results4, category_names)怎么将五个图形一起展示

您可以使用Matplotlib的子图(subplot)功能将这五个图形显示在同一个图像中。您可以使用如下代码： fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=5, figsize=(20, 5)) survey(results, category_names, ax=axs[0]) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi from sklearn.cluster import KMeans k = 5 #数据个数 plot_data = kmodel.cluster_centers_ color = ['b', 'g', 'r', 'c', 'y'] #指定颜色 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, k, endpoint=False) plot_data = np.concatenate((plot_data, plot_data[:,[0]]), axis=1) # 闭合 features = np.concatenate((features, features[0:1])) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False) angles = angles.astype(np.float16) fig=plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) center_num = r.values feature = ["入会时间", "飞行次数", "平均每公里票价", "总里程", "时间间隔差值", "平均折扣率"] N =len(feature) for i, v in enumerate(center_num): # 设置雷达图的角度，用于平分切开一个圆面 angles=np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 为了使雷达图一圈封闭起来，需要下面的步骤 center = np.concatenate((v[:-1],[v[0]])) angles=np.concatenate((angles,[angles[0]])) # 绘制折线图 ax.plot(angles, center, 'o-', linewidth=2, label = "第%d簇人群,%d人"% (i+1,v[-1])) # 填充颜色 ax.fill(angles, center, alpha=0.25) # 添加每个特征的标签 # 设置雷达图的范围 ax.set_ylim(min-0.1, max+0.1) # 添加标题 plt.title('客户群特征分析图', fontsize=20) # 添加网格线 ax.grid(True) # 设置图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3,1.0),ncol=1,fancybox=True,shadow=True) # 添加标题和图例 plt.title('Feature Radar Chart') plt.legend(loc='best') # 显示图形 plt.show()代码纠错

plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1.0), ncol=1, fancybox=True, shadow=True) # 显示图形 plt.show() 在这个修改后的代码中，我们首先定义了样本数据X和聚类数k，然后使用KMeans进行聚类...

ax.legend(loc=2,bbox_to_anchor=(1.05,1.0),borderaxespad = 0)

legend()函数用于在图形中添加图例，参数loc指定图例的位置（2表示在图形的左上角），bbox_to_anchor参数用于指定图例的位置（1.05,1.0表示图例放置在Axes对象的右上角），borderaxespad参数用于指定图例和Axes对象...

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) plt.xticks(rotation=-70) ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r") ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0) ax1.set_xlabel("hour") ax1.set_ylabel("rain(mm)") ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted') ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0) ax2.set_ylabel("rainPop(%)") plt.show()

紧接着，使用ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0)设置了第一个折线图的图例位置。 然后，使用ax1.set_xlabel("hour")和ax1.set_ylabel("rain(mm)")设置了横轴和纵轴的标签。 接着，...

bbox_to_anchor=(num1, num2), loc=num3, borderaxespad=num4

bbox_to_anchor=(num1, num2) 和 loc=num3, borderaxespad=num4 是 matplotlib 中用于设置图表元素（如图例、标题等）位置的一些参数。 - bbox_to_anchor: 这是一个元组， (num1, num2) 表示你想将图例或...

from matplotlib.gridspec import GridSpec from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV from sklearn.calibration import CalibrationDisplay fig = plt.figure(figsize=(17, 20),dpi=600) gs = GridSpec(4, 3) colors = plt.cm.get_cmap("Dark2") ax_calibration_curve = fig.add_subplot(gs[:2, :2]) calibration_displays = {} brier = score_df.iloc[:,0] #print(brier) for i, (clf, name) in enumerate(clf_list): clf.fit(X, Y) display = CalibrationDisplay.from_estimator( clf, X_test, Y_test, n_bins=5, name=name+'('+str(round(brier[i],2))+')', ax=ax_calibration_curve, color=colors(i), linewidth = 3 ) calibration_displays[name] = display ax_calibration_curve.grid() ax_calibration_curve.legend(fontsize = 18) plt.xlabel(xlabel = 'Mean predicted probablity', fontsize = 18) plt.ylabel(ylabel = 'Fraction positive', fontsize = 18) ax_calibration_curve.legend(fontsize = 14,loc='upper left') plt.tick_params(labelsize=18) plt.grid(None) ax_calibration_curve.set_title("Calibration plots", fontsize = 22) plt.savefig(r'C:\Users\rena666\Desktop\近期任务\乃吾\Acali.jpg',bbox_inches ='tight')

这段代码是用于绘制分类器的校准曲线，并将结果保存为图片。 首先，代码导入了需要使用的库和模块，包括matplotlib.gridspec、sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV和sklearn.calibration....

y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

这段代码的作用是对训练好的随机森林模型进行测试，并将测试结果和真实值进行可视化比较。首先，使用reset_index()函数将y_test的索引重置为默认值，即0到n-1。接着，使用训练好的model_RF1模型对测试集x_...

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

然后，使用Matplotlib的plt.legend函数添加图例，并通过bbox_to_anchor参数和loc参数调整图例的位置。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...

下面这段代码作用是什么：def generate_legend(legend): f = lambda m, c: plt.plot([], [], marker=m, color=c, ls="none")[0] handles = [f("s", c) for c in legend.values()] legend = plt.legend( handles, list(legend.keys()), loc=3, framealpha=0, frameon=False ) fig = legend.figure fig.canvas.draw() bbox = legend.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted()) buf = io.BytesIO() plt.savefig(buf, format="png", dpi=200, bbox_inches=bbox) buf.seek(0) img = np.array(Image.open(buf)).astype(np.uint8) return img

接着，它使用 plt.legend() 函数将 handles 和 legend.keys() 中的标签组合成一个图例，并将其放置在 loc=3 的位置。然后，它使用 legend.figure 和 fig.canvas.draw() 函数来绘制图例，并使用 legend.get_window_...

图例plt.legend(loc=8, bbox_to_anchor=(1.00,1.02), borderpad=0.5, labelspacing=0.2,handleheight=0.5, ncol=1,columnspacing=0.3)，如何删除重复的图例

ax.legend(handles=handles, labels=labels, loc=8, bbox_to_anchor=(1.00,1.02), borderpad=0.5, labelspacing=0.2, handleheight=0.5, ncol=1,columnspacing=0.3) # 显示图像 plt.show() 在这个例子中，首先...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 df1 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\gj.csv') # 读取文件1 df2 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\yu.csv') # 读取文件2 epoch_1 = df1[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_1 = df1[" train/cls_loss"].values.tolist() epoch_2 = df2[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_2 = df2[" train/cls_loss"].values.tolist() # fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,10)) plt.figure(dpi=200, figsize=(8, 5)) plt.plot(epoch_1, mAP5_1, color='red', label='yolov5s改进算法') # 设置曲线相关系数 plt.plot(epoch_2, mAP5_2, color='black', label='yolov5s算法') # 设置曲线相关系数 plt.xticks(fontsize=10) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylim(0, 0.001) plt.xlim(0, 100) # 设置坐标轴取值范围 plt.xlabel('epochs', fontsize=16) plt.ylabel('loss', fontsize=16) plt.legend(fontsize=12, loc="best") # 设置标签位置及大小 # plt.savefig("test.png",bbox_inches='tight') plt.show()

- plt.legend(fontsize=12, loc="best")设置图例的位置和字体大小，其中fontsize=12表示字体大小为12号，loc="best"表示自动选择最佳位置进行显示，可以根据需要进行调整； - plt.show()用于显示图形，plt....

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

然后，使用Matplotlib的plt.legend函数添加图例，并通过bbox_to_anchor参数和loc参数调整图例的位置。 接下来，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...

C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\tkinter\__init__.py:814: UserWarning: Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data. func(*args)

例如，plt.legend(loc="best", bbox_to_anchor=(1, 1))将图例放置在右上角。 下面是一个示例代码，演示如何使用 bbox_to_anchor 参数来调整图例的位置： python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制...

帮我完善这段代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx') data = data.set_index('性能评价指标') data = data.T data.index.name = '品牌' def plot_radar(data, feature): columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性'] # 设置要展示的性能评价指标 colors = ['r', 'g', 'y'] # 设置每个品牌在图表中的图例颜色 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False) # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 连接刻度线数据 figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, c in enumerate(feature): #列举 stats = data.loc[c] #stats（统计的缩写） stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75) ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) plt.show() return figure figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) return figure brands = ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌...

plt.legend(loc='upper left')

plt.legend(loc='upper left') 是Matplotlib库... ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1)) plt.show() 通过上述方法和示例，你可以灵活地在图表中放置和调整图例的位置，以满足不同的可视化需求。

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