在循环语句中画出多个subplot图像代码如下 http://jonathansoma.com/lede/data-studio/classes/small-multiples/long-explanation-of-using-plt-subplots-to-create-small-multiples/ https://www.howtobuildsoftware.com/index.php/how-do/mww/python-loops-matplotlib-subplot-subplots-in-matplotlib-creating-a-loop ...
"B", "C", "D"] * 1000, "time_spent": np.random.rand(4000) } ) # categories = ["A", "B", "C", "D"] categories = sorted(list(df["category"].unique())) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12), dpi
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个图形对象fig,ax=plt.subplots()# 定义要绘制的数据x=[1,2,3,4,5]y1=[1,4,9,16,25]y2=[1,8,27,64,125]# 使用循环绘制多个图形foriinrange(5):ax.plot(x,y1,label='Line {}'.format(i+1))ax.plot(x,y2,label='Line {}'.form...
1) del xdata[:] del ydata[:] line.set_data(xdata, ydata) return line, # 创建图形对象以及子图对象 fig, ax = plt.subplots() # 创建线条对象 line, = ax.plot([], [], lw=2) # 创建文本对象用于显示 x 和 y 值 text = ax.text(0., 0., '', transform=ax.transAxes) #...
fig,ax = plt.subplots(1,2) # 一行两列的子图 fig.suptitle('基于梯度下降算法的线性回归拟合') fig.dpi = 150 # 得到最佳的p [p0, p1] = p print('p:', p0,p1) # 绘制拟合图像 ax[0].set_title('拟合图像') ax[0].scatter(x1,y) ...
# Show all results using matplotlib capabilities: fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.set_xlim(0, 10) dim = np.arange(1, 10) for key in results: ax.plot(dim, results[key], linestyle='--', marker='o', label="50%") plt.legend(loc='upper left', title="% training") plt.title...
.axis('off')# Plot the grayscale image in the second subplotaxs[0, 1].imshow(flower_gray, cmap='gray')axs[0, 1].set_title(kernel_names[1])axs[0, 1].axis('off')# Loop over the kernels and plot them in the remaining subplotsfor i, kernel in enumerate([kernel1, kernel2, ...
subplots(1,1,figsize=(16,9)) columns = df_pd.columns for i,col in enumerate(columns): plt.plot(df_agg.index, df_agg[col].values) 案发过程 第一次跑的时候没有报错,结果第二次跑就报错'str' object is not callable。 后来才发现是因为第一次在for loop的时候,columns的变量依次被赋值给col,...
我正在尝试为不同的 mu 和 sigma 值绘制线图(漂移布朗运动),我有一个函数可以迭代可能的 mu 值和可能的 sigma 值的列表,然后它应该返回结果图。问题是我不确定如何使subplots返回所需的行数。我给了它正确的nrows,ncols但问题出在索引上。有没有人有办法解决这个问题?
subplots(nrows=2, ncols=4, figsize=(16, 8)) # 随机变量分布函数 distributions = [ norm(loc=0, scale=1), # 正态分布 uniform(loc=0, scale=1), # 均匀分布 expon(scale=1), # 指数分布 laplace(loc=0, scale=1), # 拉普拉斯分布 gamma(a=1, scale=1), # 伽马分布 beta(a=2, b=2...