fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

这段代码是用于绘制一张图表的，主要包括以下几个步骤：

1. 创建一个大小为6x4的图表，即fig。

2. 在图表上绘制5条折线，分别对应不同的数据集，使用不同的线条样式和颜色进行区分。其中，x和y_st、y_zb等是数据集，linestyle是线条样式，label是标签，color是颜色。

3. 设置x轴刻度值和标签。

4. 添加图例，设置位置为图表的中上部。

5. 移除图表上方和右侧的边框线，使图表更加简洁清晰。

需要注意的是，代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错，您可以将其替换为以下代码实现相同的效果：

ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

相关问题

python中fig = plt.figure()三维坐标中画多条红色的虚线

### 回答1：
可以使用Matplotlib库来实现这个功能。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 定义x, y, z坐标轴上的点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
z = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 画多条红色的虚线
for i in range(len(x)):
    ax.plot([x[i], x[i]], [y[i], y[i]], [0, z[i]], 'r--')

# 显示图形
plt.show()

该代码创建了一个三维坐标系，并在其中画了多条红色的虚线。其中，x、y、z坐标轴上的点分别用NumPy数组定义，用for循环画多条红色的虚线。最后，使用plt.show()函数显示图形。

### 回答2：
在Python中使用matplotlib库画多条红色的虚线，需要使用Axes3D模块来创建三维坐标，并使用plot函数来绘制线条。

首先，导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

接下来，创建三维坐标轴：

fig = plt.figure()  # 创建画布
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 添加三维坐标轴

然后，定义线条的两个端点坐标：

x = [1, 2]  # 线条的x坐标
y = [3, 4]  # 线条的y坐标
z = [5, 6]  # 线条的z坐标

最后，使用plot函数绘制线条：

ax.plot(x, y, z, 'r--')  # 绘制红色虚线，'r--'表示红色的虚线，即红色(dashed)--

完整的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()  # 创建画布
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 添加三维坐标轴

x = [1, 2]  # 线条的x坐标
y = [3, 4]  # 线条的y坐标
z = [5, 6]  # 线条的z坐标

ax.plot(x, y, z, 'r--')  # 绘制红色虚线，'r--'表示红色的虚线，即红色(dashed)--

plt.show()  # 显示图形

运行以上代码，即可在三维坐标中画出一条红色的虚线。

### 回答3：
在Python中，使用Matplotlib库可以绘制三维坐标系中多条红色的虚线。具体实现如下：

首先，我们需要导入Matplotlib库和相应的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

然后，创建一个三维坐标系的图像对象：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

接下来，我们需要定义虚线的坐标数据。假设我们有一组虚线的起点坐标(x1, y1, z1)和终点坐标(x2, y2, z2)。我们可以使用`plot()`函数来绘制这组虚线：

x1, y1, z1 = 1, 2, 3
x2, y2, z2 = 4, 5, 6
ax.plot([x1, x2], [y1, y2], [z1, z2], color='red', linestyle='dashed')

如果我们有多组虚线的坐标数据，可以在上述代码之后继续添加`ax.plot()`语句。

最后，使用`show()`函数显示图像：

plt.show()

这样就可以在三维坐标系中画多条红色的虚线了。

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

这段代码使用了Python中的matplotlib库，用于生成一个包含多个子图的图形，其中：

- `fig = plt.figure(figsize=(15,4))` 用于创建一个名为`fig`的图形对象，并且设置该图形的大小为15英寸宽，4英寸高。

- `plt.subplot2grid((2,2),(0,0))` 用于创建一个包含2行2列的子图网格，并且指定当前子图的位置为第一行第一列。

- `data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15)` 用于在当前子图中生成一个箱线图，其中`data.age[data.survived == 0]`表示选取数据集中`age`列中，对应`survived`列值为0的数据进行绘制；`kind='box'`表示绘制箱线图；`vert=False`表示将箱线图水平绘制；`patch_artist=True`表示使用填充色进行着色；`notch=True`表示在箱线中绘制缺口；`color='#C23531'`表示设置填充色为红色；`fontsize=15`表示设置字体大小为15。

- `plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8)` 用于在当前子图中添加网格线，其中`linestyle="--"`表示网格线样式为虚线，`alpha=0.8`表示设置网格线透明度为0.8。

- `plt.title("遇难", fontsize=15)` 用于在当前子图中添加标题为“遇难”，其中`fontsize=15`表示设置标题字体大小为15。

总的来说，这段代码用于在一个包含多个子图的图形中，绘制一个水平箱线图，并且通过添加网格线和标题等方式，使得图形更加清晰易懂。