python中如何定义网格图的xy坐标轴

时间: 2024-04-13 20:29:25 浏览: 9
在Python中,你可以使用Matplotlib库来定义网格图的xy坐标轴。 以下是一个示例代码,演示了如何定义网格图的xy坐标轴: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个示例数据 data = np.random.rand(10, 10) # 绘制网格图 plt.imshow(data, cmap='coolwarm', interpolation='nearest') # 定义x轴和y轴的刻度标签 x_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'] y_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'] # 设置x轴和y轴的刻度及标签 plt.xticks(range(len(x_labels)), x_labels) plt.yticks(range(len(y_labels)), y_labels) # 添加x轴和y轴的标签 plt.xlabel('X Label') plt.ylabel('Y Label') # 显示图形 plt.show() ``` 在这个示例中,我们使用`xticks()`和`yticks()`函数来设置x轴和y轴的刻度位置及标签。`range(len(x_labels))`用于指定刻度的位置,`x_labels`和`y_labels`是刻度的标签。 使用`xlabel()`和`ylabel()`函数可以添加x轴和y轴的标签。 运行代码后,将显示带有自定义xy坐标轴的网格图。你可以根据需要修改刻度标签和轴标签。

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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

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