fig = plt.figure(figsize=(12,12)) for df in X_featureset_0: for i in range(len(df.columns)): fig.add_subplot(3,4, i+1) sns.kdeplot(df['MFCC_'+str(i)], shade=True) plt.xlabel('MFCC_'+str(i)) plt.legend(['train','test']) plt.tight_layout()
时间: 2024-03-11 19:45:06 浏览: 19
这段代码使用了Matplotlib和Seaborn库,用于绘制MFCC特征的核密度估计曲线。具体来说,代码首先创建了一个大小为12x12的图像fig。接下来,遍历X_featureset_0中的每个数据框df,对于每个数据框,遍历其每一列,对于每一列,使用fig.add_subplot方法在图像中添加一个子图。在每个子图中,使用sns.kdeplot方法绘制该列的MFCC特征的核密度估计曲线,并使用plt.xlabel方法添加x轴标签。最后,使用plt.legend方法添加图例,表示该曲线来自训练集或测试集。在绘制完所有的子图后,使用plt.tight_layout方法调整子图之间的间距,使它们更加紧凑。
相关问题
fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) fig.axis('off')报错
这个报错可能是因为你在使用 `fig.axis('off')` 时,没有指定要关闭哪个坐标轴的显示。
你可以尝试修改代码如下:
```python
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))
plt.axis('off')
```
这样就可以关闭当前坐标轴的显示了。如果你想关闭所有子图的坐标轴显示,可以使用如下代码:
```python
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))
for ax in fig.axes:
ax.axis('off')
```
这会迭代所有子图的坐标轴并关闭它们的显示。
fig = plt.figure(len(plt.get_fignums()))
这行代码是用于创建一个新的图形窗口,并将其编号设置为当前已创建图形窗口的数量。`plt.get_fignums()` 返回当前所有图形窗口的编号列表,`len()` 函数则返回该列表的长度。通过将该长度作为参数传递给 `plt.figure()`,可以创建一个新的图形窗口,并将其编号设置为当前已创建图形窗口的数量。这可以用于确保每个图形窗口都有唯一的编号。