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plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2)隐藏y轴边框

时间: 2024-03-21 19:36:09 浏览: 89
plt.plot(x1, y1)和plt.plot(x2, y2)是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数。这两个函数分别用于绘制两条折线，其中x1和x2是表示横坐标的数组，y1和y2是表示纵坐标的数组。 要隐藏y轴边框，可以使用以下代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制折线图 plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2) # 隐藏y轴边框 plt.gca().spines['right'].set_visible(False) plt.gca().spines['top'].set_visible(False) ``` 上述代码中，`plt.gca().spines['right'].set_visible(False)`和`plt.gca().spines['top'].set_visible(False)`分别用于隐藏y轴右侧和顶部的边框。
相关问题

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

这段代码是用来绘制温度数据的折线图的示例。具体的步骤如下： 1. `x1.append(x1,)` 将 x1 的值添加到 x1 列表中，这里可能有个拼写错误，应该是 `x1.append(x1)`。 2. `plt.ion()` 是开启交互模式，这样在绘图时可以实时更新图形。 3. `plt.figure("温度")` 创建一个名为 "温度" 的图形窗口。 4. `plt.clf()` 清除当前图形窗口中的所有内容。 5. `plt.plot(y1)` 绘制折线图，其中 y1 是温度数据。 6. `plt.title("温度")` 设置图形的标题为 "温度"。 7. `plt.xlabel("采集时间")` 设置 x 轴的标签为 "采集时间"。 8. `plt.ylabel("温度值")` 设置 y 轴的标签为 "温度值"。 9. `plt.legend()` 显示图例。 10. `plt.pause(10)` 暂停 10 秒钟，保持图形窗口的显示状态。 请注意，在运行这段代码之前，确保已经安装了 matplotlib 库。

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show() 以上代码怎么不显示坐标轴和刻度

要显示坐标轴和刻度，可以在绘图之前添加一些设置代码。以下是修改后的代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.xlabel('X-axis') # 设置 x 轴标签 plt.ylabel('Y-axis') # 设置 y 轴标签 plt.xticks() # 显示 x 轴刻度 plt.yticks() # 显示 y 轴刻度 plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.xlabel('X-axis') # 设置 x 轴标签 plt.ylabel('Y-axis') # 设置 y 轴标签 plt.xticks() # 显示 x 轴刻度 plt.yticks() # 显示 y 轴刻度 plt.show() ``` 在上面的代码中，`xlabel` 和 `ylabel` 函数分别用于设置 x 轴和 y 轴的标签。`xticks` 和 `yticks` 函数用于显示刻度。通过添加这些设置代码，您应该能够在绘图时显示坐标轴和刻度。
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

- plt.xlabel("x")和plt.ylabel("sin(x)")设置X轴和Y轴的标签，plt.title("正弦曲线图")设置图形的标题。 - plt.ylim(-1.1,1.1)设定Y轴的显示范围，xlim同样可以用于设定X轴的范围。 - plt.savefig('...

import numpy as np from scipy.fft import fft,fftfreq import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat a=loadmat("ex2_signal1.mat") a=a['signal1'] a=a[0,:] print(a.shape) t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show() b=loadmat("ex2_signal2.mat") b=b['signal2'] b=b[0,:] t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,b) plt.title("21351050102") plt.show() N=len(a) T=1 rate=N/T y1=fft(a) x1=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf1)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() y2=fft(a) x2=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf2)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() m=np.argmax(abs(y1)) y1[abs(y1<y1[m])]=0 plt.plot(x1,y1) plt.title("21351050102") plt.show() a=np.fft.ifft(y1) a=a.real plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show()

45. plt.plot(x1,y1)：绘制y1关于x1的折线图。 46. plt.title("21351050102")：设置图像标题为"21351050102"。 47. plt.show()：显示图像。 48. a=np.fft.ifft(y1)：对y1进行傅里叶反变换，并将结果赋值...

#plt.plot(x1, y1, '-o', label='准确率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.plot(x2, y2, '-o', label='精确度', linewidth=2,markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x3, y3, '-o', label='召回率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x4, y4, '-o', label='F-score', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x5, y5, '-o', label='SprayAndWaitRouter', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.grid(False) plt.xlabel(u'数据包大小',fontsize=10) plt.ylabel(u'', fontsize=10) plt.ylim(0.40, 0.51) plt.xlim(left=0, right=2000) plt.legend() plt.show() return

- x1, y1, x2, y2, ...：分别表示第一条折线图的x轴数据、y轴数据，第二条折线图的x轴数据、y轴数据，以此类推。 - '-o'：表示折线图的样式，'-'表示实线，'o'表示数据点，'-o'表示实线和数据点都有。 - label：表示...

def plot_line(x1,x2,y1,y2,wxl,wxr,wyb,wyt): plt.plot([x1,x2], [y1,y2], 'g') plt.scatter([x1,x2], [y1,y2], color='b') #裁剪 p1 = -(x2 - x1) q1 = x1 - wxl p2 = x2 - x1 q2 = wxr - x1 p3 = -(y2 - y1) q3 = y1 - wyb p4 = y2 - y1 q4 = wyt - y1 ymax = max(y1,y2) ymin = min(y1,y2) if p1 == 0 and p2 == 0: # 算法过程2 if q1 > 0 and q2 > 0: if ymin >= wyb and ymax <= wyt: # 两端点都在窗口内 plt.plot([x1,x2], [ymin,ymax], 'm') elif ymin < wyb and ymax <= wyt: plt.plot([x1,x2], [wyb,ymax], 'm') # 一个端点在窗口内 elif ymin >= wyb and ymax > wyt: plt.plot([x1,x2], [ymin,wyt], 'm') # 一个端点在窗口内 else: plt.plot([x1,x2], [wyb,wyt], 'm') # 端点都不在窗口内 elif p3 == 0 and p4 == 0: # 算法过程3 if q3 > 0 and q4 > 0: if x1 >= wxl and x2 <= wxr: # 两端点都在窗口内 plt.plot([x1,x2], [y1,y2], 'm') elif x1 < wxl and x2 <= wxr: plt.plot([wxl,x2], [y1,y2], 'm') # 一个端点在窗口内 elif wxl >= x1 and x2 > wxr: plt.plot([x1,wxr], [y1,y2], 'm') # 一个端点在窗口内 else: plt.plot([wxl,wxr], [y1,y2], 'm') # 端点都不在窗口内 else: # 算法过程45 ul = 0 ur = 1 for e in [[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4]]: if e[0] < 0: ul = max(ul,e[1]/e[0]) else: ur = min(ur,e[1]/e[0]) # 判断线代落在窗口内与否 if ul < ur: plt.plot([x1+ul*p2,x1+ur*p2],[y1+ul*p4,y1+ur*p4],'m') 写注释

输入参数包括线段的起点和终点坐标(x1, x2, y1, y2)，以及窗口的四个边界坐标(wxl, wxr, wyb, wyt)。具体实现是通过计算线段与窗口四条边的交点，然后根据交点的情况将线段裁剪成在窗口内的部分。注释中已经标注了...

plt.plot(x, y1, label='y=sin(x)') plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)') plt.legend()

plt.plot(x, y1, label='y=sin(x)', color='blue') # 使用蓝色表示sin(x) plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)', color='red') # 使用红色表示cos(x) # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 在这个示例...

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x1_data, 'o-', label='x1') plt.plot(x2_data, 'o-', label='x2')解释一下

这段代码使用了matplotlib库...- plt.plot(x2_data, 'o-', label='x2')：同理，表示绘制另一个折线，具有相同的样式和标签名称。 最后使用plt.legend()函数将图例显示出来，plt.show()函数将绘制的图形显示在屏幕上。

plt.plot(x,y) plt.plot(x,-y) plt.axis('equal')是什么

plt.plot(x, -y)是在原有的折线图基础上，将y值取相反数，即将折线图关于x轴翻转。 plt.axis('equal')是设置坐标轴的纵横比例为相等的函数。这意味着在绘制图形时，x轴和y轴的单位长度是相等的，使得图形在显示时...

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

plt.plot(x, y1, color='red') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax2) plt.plot(x, y2, 'b--') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax3) plt.plot(x, y3, 'g--') plt.ylim(-1.2, 1.2) 第一段代码选择第一个子图，绘制...

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) n1=total_data[:10] x=n1['名称'].values y1=n1['男厕位'].values y2=n1['女厕位'].values y3=n1['第三卫生间'].values y_1=y1 y_2=y2 y_3=y3 plt.plot(x, y_1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') plt.plot(x, y_2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') plt.plot(x, y_3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(x, rotation=45) plt.ylim(0,14) plt.xlabel("名称") # X轴标签 plt.ylabel("数量") # Y轴标签 plt.show()

# 设置X轴标签、Y轴标签、标题、刻度、范围 ax.set_xlabel(f"名称") ax.set_ylabel("数量") ax.set_title(f"各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量折线图") ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x, rotation=45) ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(10,5)) x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y1 = np.power(x,3) y2 = np.power(x,1/2) y3 = np.power(x,1) plt.plot(x,y1, "g-." , label = '$y1 = x^3$') plt.plot(x,y2, "c:" ,label ='$y2 = x^1/2$') plt.plot(x,y3, "m--" ,label ='$y3 = x^-1$') plt.xlabel("X - Axis") plt.ylabel("Y - Axis") plt.legend() plt.tight_layout() plt.show()

这是一个绘制三条曲线的代码，分别...通过 plt.plot() 函数绘制曲线，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数设置坐标轴标签，plt.legend() 函数添加图例，plt.tight_layout() 函数调整图像布局，plt.show() 函数显示图像。

解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

3. plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None')：这一行代码使用 plt.plot() 函数来绘制散点图。x1[i] 和 x2[i] 分别是第 i 个样本点的两个特征值，colors[l] 和 markers[l]...

使用plt.plot()绘制y=cos(3x)的图像，并简述plt.plot()和axe.plot()的不同

在这个例子中，我们使用numpy库生成了一个包含100个点的x轴坐标数组，然后计算出每个点的y轴坐标，最后使用plt.plot()函数将这些点连接起来绘制出图像。plt.xlabel()和plt.ylabel()函数用于设置x轴和y轴的标签，plt....

plt.plot(results.history['loss'], label="Train") plt.plot(results.history['val_loss'], label="Test") plt.ylabel("Loss") plt.xlabel("Epoch") plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制训练过程中训练集和测试集的损失值的变化曲线。...然后，使用plt.ylabel()和plt.xlabel()方法分别设置y轴和x轴的标签。最后，使用plt.legend()方法添加图例，并使用plt.show()方法显示图像。

plt.plot(x1, x2)

plt.plot(x1, x2)表示在同一个图中将x1和x2分别作为横坐标和纵坐标绘制线条。 其中，x1和x2都是列表或数组形式的数据结构，它们的长度应该相同。这样可以确保横纵坐标点的对应关系正确。plt.plot函数会根据x1和x2的...

#2012-2013年犯罪未遂数量折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #数据收集 x=np.arange(2012,2024) y1=np.array([20,39,855,1078,802,696,728,681,735,668,86,1]) y2=np.array([15,18,399,601,371,325,285,175,134,26,1,0]) #绘制折线图 plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2,linestyle="--") plt.title("2012-2023年云南省及昆明市刑事案件犯罪未遂数量折线图") #坐标轴 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("数量") #网格 plt.grid(linewidth=0.3) #图例 lines=plt.plot(x,y1,x,y2) plt.legend(lines,['云南省','昆明市'],shadow=True) #参考线（平均值） plt.axhline(y=532,linestyle="--",color="red") #指向性注释文本 plt.annotate("最大值", # 注释的标签内容 xy=(2015,1078), # 要被注释的地方位置坐标 xytext=(2016,1100), # 注释文本的位置 weight="bold", # 注释文本字体粗细 color='g', arrowprops= dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=0.2', color='g') # 指向注释点的箭头属性 ) #数据标记 plt.plot([2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023],[3,39,855,1078,802,696,728,681,735,668,86,1],marker='o') plt.plot([2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023],[15,18,399,601,371,325,285,175,134,26,1,0],marker='o') plt.show() 为为什么图形和图例颜色不同

在代码中，绘制两个折线图时使用了相同的 plt.plot(x,y1)，这导致第一个折线图和图例颜色相同，第二个折线图的颜色没有被正确指定。解决方法是在绘制第二个折线图时指定线条样式的颜色，例如 plt.plot(x,y2,...

import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 # data = [] # for i in range(10): # data.append(random.randint(1, 100)) X=[30, 60, 90, 120, 150, 180, 210] Y1=[0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.9] Y2=[1.5, 11.3, 25.7, 58.3, 202.6, 345.2, 456.6] # 绘制直线图 # plt.plot(range(1, 11), data) plt.plot(X, Y1, label='“多轮循环探索”运行时间') plt.plot(X, Y2, label='最优算法运行时间') plt.xlabel("t_i数量/个") plt.ylabel("时间/min") # plt.title() plt.legend() plt.show()，错在哪里，为什为labelh和x,y轴的名称中不能显示汉字？如何能把ti中i放在t的下角标处

plt.plot(X, Y1, label='多轮循环探索运行时间') plt.plot(X, Y2, label='最优算法运行时间') plt.xlabel("$t_{i}$数量/个") plt.ylabel("时间/min") # plt.title() plt.legend() plt.show() 运行后，...

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标题 "java2库类查询" 和描述表明，所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包（SDK）中包含的所有应用程序编程接口（API）类。通过这样的工具，开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便，这表明其占用的系统资源相对较少，同时提供直观的用户界面，使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点： 1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点： - Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。 - 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。 总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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【Zotero 7终极指南】：新手必备！Attanger插件全攻略与数据同步神技

# 1. Zotero 7与Attanger插件的介绍 在当今的学术研究和知识管理领域，高效的文献管理工具至关重要。Zotero 7作为一个流行的参考文献管理软件，因其强大的功能和用户友好的界面而受到专业人士的青睐。而Attanger插件则为Zotero 7带来了更多定制化和高级功能，极大地增强
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MATLAB整段注释快捷键

<think>首先，用户的问题是：“MATLAB整段注释快捷键”，意思是“MATLAB整段注释快捷键”。我需要用中文回答。 根据规则： - 回答必须用中文。 - 回答完问题后，必须在末尾输出“§§相关问题§§”，然后提出3-5个相关问题。 - “§§相关问题§§”必须完整输出在第一行，禁止换行分散。 - 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。 现在，回忆MATLAB的快捷键：在MATLAB中，整段注释通常使用快捷键Ctrl + R来注释选中的代码行，使用Ctrl + T来取消注释。用户问的是“整段注释”，所以我应该确认快捷键。 在MATLAB中： - 注释选中的行：Ctrl + R -