axs[0, 0].plot(array1, intercept + slope*array1, color=colors[i-1],label=labels[i-1]+':y='+str(slope)+'*x+'+str(intercept))，怎么让变量保留两位小叔

你可以使用字符串格式化来保留两位小数。例如：

axs[0, 0].plot(array1, intercept + slope*array1, color=colors[i-1],label=labels[i-1]+':y={:.2f}*x+{:.2f}'.format(slope, intercept))

其中，`{:.2f}` 表示将变量格式化为带有两位小数的浮点数。`.format()` 方法将这些格式化字符串插入到大字符串中。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD() imfs = decomposer.decompose(charge)fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') axs[imfs.shape[0]+1].legend() axs[0].set_title('Original Signal') for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') plt.tight_layout() plt.show()调整以上代码，使得子图之间间距略大

可以使用`plt.subplots_adjust()`函数来调整子图之间的间距，例如在`plt.tight_layout()`函数之前添加以下代码即可：

plt.subplots_adjust(hspace=0.5)

其中`hspace`参数控制水平方向的间距，默认值为0.2，可以根据需要进行调整。完整代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pyhht 

# 读取csv文件数据 
data = pd.read_csv('77.csv', header=None) 
time = data.iloc[:, 0].values 
charge = data.iloc[:, 1].values 

# EMD分解 
decomposer = pyhht.EMD() 
imfs = decomposer.decompose(charge)

fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) 
axs[0].plot(time, charge, label='Original') 
axs[0].set_xlabel('Time') 
axs[0].set_ylabel('Charge') 
axs[0].legend() 

for i in range(imfs.shape[0]): 
    axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') 
    axs[i+1].set_xlabel('Time') 
    axs[i+1].set_ylabel('Charge') 
    axs[i+1].legend() 

residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) 
axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') 
axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') 
axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') 
axs[imfs.shape[0]+1].legend() 

axs[0].set_title('Original Signal') 
for i in range(imfs.shape[0]): 
    axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') 
axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') 

plt.subplots_adjust(hspace=0.5) 
plt.tight_layout() 
plt.show()

axs[0].plot(data.iloc[0, :], data.iloc[2, :], marker='o', label='x1', color='black')

这段代码使用 `plot` 函数在子图 `axs[0]` 中绘制了一个散点图。其中，`data` 是一个 pandas 数据框，`.iloc[0, :]` 和 `.iloc[2, :]` 分别表示选择第 0 行和第 2 行的所有列，`marker='o'` 表示散点的标记形状为圆形，`label='x1'` 表示给散点图添加标签为 `'x1'`，`color='black'` 表示散点图的颜色为黑色。

下面是一个例子，展示如何在子图中绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 10))

# 创建画布和子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

# 在第一个子图中绘制散点图
axs[0].plot(data.iloc[0, :], data.iloc[2, :], marker='o', label='x1', color='black')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')
axs[0].set_title('Scatter Plot')
axs[0].legend()

# 在第二个子图中绘制直方图
axs[1].hist(data.iloc[0, :], bins=10, color='blue', alpha=0.5)
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('Frequency')
axs[1].set_title('Histogram')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，会在第一个子图中绘制一个散点图，第二个子图中绘制一个直方图。注意，在子图对象中使用 `set_xlabel`、`set_ylabel` 和 `set_title` 函数设置横轴、纵轴和标题，使用 `legend` 函数添加图例。