get_ylim()

时间: 2024-04-25 20:23:43 浏览: 144
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SVM代码_python

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get_ylim()是matplotlib.pyplot中的一个函数，用于获取当前图形的纵轴上下限。它返回一个包含两个元素的元组，第一个元素是纵轴的下限，第二个元素是纵轴的上限。\[1\]你可以使用get_ylim()函数来获取当前图形的纵轴上下限。\[1\]另外，你也可以使用ylim()函数来设置纵轴的上下限。\[2\]例如，使用plt.ylim(bottom, top)可以设置纵轴的下限和上限，而使用plt.ylim((bottom, top))也可以实现相同的效果。\[2\]在使用ylim()函数时，你可以通过传入参数来设置纵轴的上下限，也可以不传入参数来获取当前图形的纵轴上下限。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [Python 线性SVM决策过程的可视化](https://blog.csdn.net/bingbangx/article/details/107856502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Python学习笔记#07 - matplotlib.pyplot如何设置坐标轴上下限及间隔、如何将日期作为横坐标](https://blog.csdn.net/weixin_43091089/article/details/99311674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [matplotlib之pyplot模块坐标轴范围设置（autoscale()，xlim()，ylim()）](https://blog.csdn.net/mighty13/article/details/113812357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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利用Python实现支撑向量机+源码+详细注释

ylim = ax.get_ylim() # 生成网格 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_...
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ddd_matlab_

5. **数据可视化**：除了基本的plot，还可以使用figure创建新窗口，xlabel和ylabel设置坐标轴标签，title设置图形标题，xlim和ylim调整坐标范围。 6. **定时任务**：如果需要定时读取串口数据，可以...

详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()

这段代码主要使用了matplotlib库中的scatter函数和get_xlim、get_ylim函数来进行绘图和获取坐标轴范围。 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)：这段代码使用scatter函数绘制散点图，其中...

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim...

minx, maxx = ax.get_xlim() miny, maxy = ax.get_ylim() ylen = maxy - miny xlen = maxx - minx left = [minx + xlen * (loc_x - width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] right = [minx + xlen * (loc_x + width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] top = [minx + xlen * loc_x, miny + ylen * (loc_y - pad + height)] center = [minx + xlen * loc_x, left[1] + (top[1] - left[1]) * .4] triangle = mpatches.Polygon([left, top, right, center], color='k') ax.text(s='N', x=minx + xlen * loc_x, y=miny + ylen * (loc_y - pad + height), fontsize=labelsize, horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict=colorbar_label_font_E) ax.add_patch(triangle)

首先，使用ax.get_xlim()和ax.get_ylim()获取图表的x和y轴的最小值和最大值。然后计算出x轴和y轴的长度（xlen和ylen）。接下来，根据给定的位置和尺寸计算出左边、右边、顶部和中心点的坐标。然后使用...

# 导入必要的库 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()检查出现的错误并优化此代码

ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=1000) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()在这段代码中random_state的值对其有什么影响

在这段代码中，random_state是用于控制生成的随机数据的种子值，其对其有影响。具体地说，当我们使用相同的random_state值时，每次生成的随机数据都是相同的。这在调试和测试模型时非常有用，因为它允许我们进行可...

# 导库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs # 创建数据点并分类 a, b = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 创建一个多项式内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='poly', C=1000) clf.fit(a, b) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidths=1, facecolors='none') plt.show()解释一下每行代码的意思

ylim = axis.get_ylim() 获取当前图形的坐标轴对象，然后获取x轴和y轴的范围。 # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) 使用linspace函数...

# 提取时间序列的预测值和真值 pred_dynamic = best_results.get_prediction(start = pd.to_datetime('2022-04-28'), dynamic=True, full_results=True) # 预测32天时用12.9，预测64天时用11.7 pred_dynamic_ci = pred_dynamic.conf_int() #存储计算值 # 提取时间序列的预测值和真值 sales_ts_forecasted = pred_dynamic.predicted_mean # sales_ts_truth = sales_ts_log['2020-04-28':] sales_ts_truth = experiment_arima_ts_log['2022-04-28':] #2019-12-09 # 预测64天用11.7 # 预测值和实际值起始时间必须一致，否则无法对比# 绘制实际图与预测值对比，样本内日期 import matplotlib.pyplot as plt axis = experiment_arima_ts['2020':].plot(label='Observed', figsize=(30, 15)) np.power(10, pred_dynamic.predicted_mean).plot(ax=axis, label='Dynamic Forecast', alpha=0.8) axis.fill_between(pred_dynamic_ci.index, pred_dynamic_ci.iloc[:, 0], pred_dynamic_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.25) axis.fill_betweenx(axis.get_ylim(), pd.to_datetime('2022-04-28'), experiment_arima_ts.index[-1], alpha=.1, zorder=-1) # 浅蓝色部分起始位置 axis.set_xlabel('Years') axis.set_ylabel('Tractor Sales') plt.legend(loc='best') plt.show() # 实际值与预测值的对比

这段代码是用来绘制实际值与预测值的对比图。它首先提取了时间序列的预测值和真值，然后使用预测值和真值的起始时间绘制了对比图。预测值使用了动态预测，其中预测32天时使用了12.9，预测64天时使用了11.7。...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # print(data3) pca = PCA(n_components=2) # pca.fit(data2) data4 = pca.fit_transform(data2) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data4.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data4 = data4[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data4 = data4[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data4, data3) plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired) axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none') plt.show()计算训练集和测试集的分类准确率

在这段代码中，没有给出测试集，只有训练集。因此无法计算测试集的分类准确率。如果有测试集数据，可以使用以下代码计算分类准确率： # 假设测试集数据为 test_data 和 test_labels test_data = ......

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

ylim = axis.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy)...

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题：我们把（2,0），（0,2），（0,0）这三个点当作类别1； （3,0），（0,3），（3,3）这三个点当作类别2， 训练好SVM分类器之后，我们预测（-1，-1），（4，4）这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重（原始问题中的系数）。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

ylim = ax.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function...

def draw_acc_loss(acc_list, loss_list, epochs): """ Functions used to plot accuracy and loss values """ host = host_subplot(111) plt.subplots_adjust(right=0.8) par1 = host.twinx() host.set_xlabel("epochs") host.set_ylabel("test-loss") par1.set_ylabel("test-accuracy") p1, = host.plot(range(epochs), loss_list, label="loss") p2, = par1.plot(range(epochs), acc_list, label="accuracy") host.legend(loc=5) host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color()) par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) host.set_xlim([0, epochs - 1]) par1.set_ylim([0, 1]) plt.draw() plt.show()

这是一个用于绘制准确率和损失值曲线的函数。该函数接受三个参数：acc_list（准确率列表）、loss_list（损失值列表）和epochs（训练轮数）。 在函数内部，首先创建一个主图和一个次坐标图，用于分别显示损失值和...

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from wrf import (to_np, getvar, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords) import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' ncfile = Dataset("D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00") dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] co1 = getvar(ncfile, "co") cart_proj = get_cartopy(co1) plt.contourf(longitude,latitude, co, levels=38, cmap='hot',projection=cart_proj) plt.colorbar() # 创建一个投影 ax = plt.axes(projection=cart_proj) # 添加底图特征 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) # 设置地图范围 ax.set_extent([90, 110, 0, 30],) plt.show()

在代码中，导入了一些未使用的库和模块，包括numpy、get_cmap、from_levels_and_colors等，可以将其删除以减少代码量。 2. 删除重复导入的库和模块 在代码中，导入了多个相同的库和模块，包括cartopy、cartopy.crs...

import matplotlib.pyplot as plt similarity = [0.3940893515407449, 1.0116279478167544] # similarity of action divergence = [8.761, 24.455] # js diversity labels = ['w. cu', 'wo. cu'] plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16 # xy轴label的size plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 # x轴ticks的size plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14 # y轴ticks的size plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12 # 图例的size # 设置柱形的间隔 width = 0.3 # 柱形的宽度 x1_list = [] x2_list = [] for i in range(len(similarity)): x1_list.append(i) x2_list.append(i + width) # 创建图层 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置左侧Y轴对应的figure ax1.set_ylabel('Time per iteration (s)') ax1.set_ylim(0, 1.1) ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge') ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置共用的x轴 # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)') ax2.set_ylim(0, 28) ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels) plt.tight_layout() plt.savefig("similarity.png") plt.show()我这个代码怎么加图例

ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)') ax2.set_ylim(0, 28) ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue'...

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

2. 删除无用的import语句，例如from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline。...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) # plt.clf() # plt.show() n = n + 1，以上代码画出来的示功图怎么感觉叠加起来了

ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) plt.clf() # 清空绘图区域 n = n + 1 希望这...
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飞思卡尔智能车平台，基于 python+CNN实现识别道路图像类型，图像处理计算轨迹线

【作品名称】：飞思卡尔智能车平台，基于 python+CNN实现识别道路图像类型，图像处理计算轨迹线 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：飞思卡尔智能车平台，CNN识别道路图像类型，图像处理计算轨迹线 飞思卡尔智能车平台，基于 python+CNN实现识别道路图像类型，图像处理计算轨迹线 飞思卡尔智能车平台，基于 python+CNN实现识别道路图像类型，图像处理计算轨迹线 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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