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)

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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。

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中，其中第一个参数1表示行数，第二个参数2表示列数，第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形，第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图，可以将两个子图分别绘制在两个Figure中，如下所示：

fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.yscale('log')
plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss')
plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss')
plt.ylim(0.3, 100)
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc')
plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc')
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

这样就可以分别输出两张图了。注意，需要将Figure的大小调整为适当的大小，以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。