plt.plot linewidth

时间: 2024-05-20 21:08:53 浏览: 206
plt.plot是Python中Matplotlib库中的一个函数,用于绘制折线图。linewidth是plot函数中的一个参数,用于设置折线的线条粗细。可以通过设置linewidth的值来调整折线的宽度,常用的单位为像素。较大的linewidth值会使折线看起来更粗,较小的值会使折线看起来更细。 例如,以下代码绘制一条线宽为2像素的红色折线: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 2, 3] plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2) plt.show() ```
相关问题

#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

这段代码是用来绘制多条折线图的,每条折线图都有自己的x轴和y轴数据。其中涉及到的参数含义如下: - 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:表示折线图的标签,用于区分不同的折线图。 - linewidth:表示折线的粗细。 - markeredgewidth:表示数据点的边框粗细。 - markersize:表示数据点的大小。 - plt.ticklabel_format:用于设置y轴的数字格式。 - plt.grid:用于显示网格线。 - plt.xlabel:用于设置x轴的标签。 - plt.ylabel:用于设置y轴的标签。 - plt.ylim:用于设置y轴的范围。 - plt.xlim:用于设置x轴的范围。 - plt.legend:用于显示折线图的标签。 - plt.show:用于显示绘制的图形。

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码,怎样实现两个图分别输出?

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中,其中第一个参数1表示行数,第二个参数2表示列数,第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形,第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图,可以将两个子图分别绘制在两个Figure中,如下所示: ```python fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5)) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.show() fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5)) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.show() ``` 这样就可以分别输出两张图了。注意,需要将Figure的大小调整为适当的大小,以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。
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任务描述 本关任务:学习掌握matplotlib的第一个图形线形图,并能够使用线形常用配置。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何绘制线形图,2.如何为线形图设置颜色风格和坐标轴。 适用场景: 折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。 绘制线形图 在所有图形中,最简单的应该就是线性方程y = f (x) 的可视化了。来看看如何创建这个简单的线形图。要画Matplotlib图形时,都需要先创建一个图形fig 和一个坐标轴ax。创建图形与坐标轴的最简单做法是: import matplotlib.pyplot as plt#导入模块 plt.style.use('seaborn-whitegrid')#设置matplotlib画图样式 fig = plt.figure() ax = plt.axes() 在Matplotlib中,figure(plt.Figure类的一个实例)可以被看成是个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器。就像你在图中看到的那样,axes(plt.Axes类的一个实例)是一个带有刻度和标签的矩形,最终会包含所有可视化的图形元素。 在这里我们一般使用变量fig表示一个图形实例,用变量ax表示一个坐标轴实例。接下来使用ax.plot画图,从简单的正弦曲线开始: fig = plt.figure() ax = plt.axes() x = np.linspace(0, 10, 1000) ax.plot(x, np.sin(x)) 也可以使用pylab接口画图,这时图形与坐标轴都在底层执行,执行结果和上图一样:plt.plot(x, np.sin(x)) 试想下如果我们重复调用plot命令会发生什么,它会在一张图中创建多条线: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot(x, np.cos(x)) 设置颜色和风格 在画图的过程中通常对图形的第一次调整是调整它线条的颜色与风格。 plt.plot()函数可以通过相应的参数设置颜色和风格,修改颜色使用color参数,它支持各种颜色值的字符串,具体使用如下: plt.plot(x, np.sin(x - 0), color='blue') # 标准颜色名称 plt.plot(x, np.sin(x - 1), color='g') # 缩写颜色代码(rgbcmyk) plt.plot(x, np.sin(x - 2), color='0.75') # 范围在0~1的灰度值 plt.plot(x, np.sin(x - 3), color='#FFDD44') # 十六进制(RRGGBB,00~FF) plt.plot(x, np.sin(x - 4), color=(1.0,0.2,0.3)) # RGB元组,范围在0~1 plt.plot(x, np.sin(x - 5), color='chartreuse') # HTML颜色名称 常用颜色对应值: 取值 颜色 b blue g green r red c cyan m magenta y yellow k black w white 如果不指定颜色,matplotlib会为多条线自动循环使用一组默认的颜色。设置样式使用linestyle参数: plt.plot(x, x + 0, linestyle='solid') plt.plot(x, x + 1, linestyle='dashed') plt.plot(x, x + 2, linestyle='dashdot') plt.plot(x, x + 3, linestyle='dotted') #也可以用下面的简写形式 plt.plot(x, x + 4, linestyle='-') # 实线 plt.plot(x, x + 5, linestyle='--') # 虚线 plt.plot(x, x + 6, linestyle='-.') # 点划线 plt.plot(x, x + 7, linestyle=':') # 实点线 还可以将linestyle和color编码组合起来,作为plt.plot()函数的一个非关键字参数使用: plt.plot(x, x + 0, '-g') # 绿色实线 plt.plot(x, x + 1, '--c') # 青色虚线 plt.plot(x, x + 2, '-.k') # 黑色点划线 plt.plot(x, x + 3, ':r'); # 红色实点线 设置坐标轴上下限 虽然matplotlib会自动为你的图形选择最合适的坐标轴上下限,但是有时自定义坐标轴上下线可能会更好。调

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影子系统(windows)问题排查:常见故障诊断与修复

# 摘要 本文旨在深入探讨影子系统的概念、工作原理以及故障诊断基础。首先,介绍影子系统的定义及其运作机制,并分析其故障诊断的理论基础,包括系统故障的分类和特征。接着,详细探讨各种故障诊断工具和方法,并提供实际操作中的故障排查步骤。文中还深入分析了影子系统常见故障案例,涵盖系统启动问题、软件兼容性和网络连通性问题,并提供相应的诊断与解决方案。高级故障诊断与修复
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nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> g KDTARGET: Refreshing KD connection *** Fatal System Error: 0x0000001a (0x0000000000061941,0xFFFFF8057B20E1C0,0x0000000000000019,0xFFFFFC89CACA7190) Break instruction exception - code 80000003 (first chance) A fatal system error has occurred. Debugger entered on first try; Bugcheck callbacks have not been invoked. A fatal system error has occurred. For analysis of this file, run !analyze -v nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> !analyze -v Connected to Windows 10 19041 x64 target at (Tue Jul 15 23:02:04.588 2025 (UTC + 8:00)), ptr64 TRUE Loading Kernel Symbols ............. Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. .................................................. ................................................................ ..................................................... Loading User Symbols Loading unloaded module list ...... ERROR: FindPlugIns 8007007b ******************************************************************************* * * * Bugcheck Analysis * * * ******************************************************************************* MEMORY_MANAGEMENT (1a) # Any other values for parameter 1 must be individually examined. Arguments: Arg1: 0000000000061941, The subtype of the BugCheck. Arg2: fffff8057b20e1c0 Arg3: 0000000000000019 Arg4: fffffc89caca7190 Debugging Details: ------------------ Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. 蓝屏了,但原帖子代码能正常执行,帖子作者说:我win10是专门针对2mb大页,win7是专门针对4kb小页的,蓝屏的原因我只能想到是因为没有做大页和小页的处理了。你做了2mb和4kb之类的处理吗,还有2mb的大页的物理地址要2mb对齐,不然电脑会卡死,我win10蓝屏的原因就是因为没有物理地址2mb对齐,我这代码是专门针对我那个虚拟机的环境,其他环境蓝屏你要是懂分页的话自己就会处理了。最重要的细节就是物理地址要对齐,2mb就2mb的对齐,1gb就1gb的对齐。

<think>我们之前讨论的代码中已经包含了对大页(2MB)和小页(4KB)的处理。但是,根据蓝屏信息(MEMORY_MANAGEMENT, 0x1a)和参数,问题可能出在内存对齐或页表项设置上。 原帖作者提到:2MB大页的物理地址必须2MB对齐,否则会导致系统不稳定甚至蓝屏。在之前的代码中,我们确实处理了大页的情况,但在分配2MB内存时,我们使用了`MmAllocateContiguousMemorySpecifyCache`,这个函数分配的内存不一定满足2MB对齐(尽管它分配的是连续内存)。因此,我们需要确保分配的内存地址是2MB对齐的。 解决方案: 1. 在分配2MB内存时,要