[PYTHON] Fügen Sie mit Matplotlib Informationen am unteren Rand der Abbildung hinzu

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Möglicherweise möchten Sie der Abbildung Textinformationen hinzufügen. Sie können Zeicheninformationen mit plt.text hinzufügen, dies ist jedoch problematisch, da Sie den Speicherort einzeln angeben müssen. Der folgende Code wird mithilfe von "Legende" hinzugefügt, ohne den Speicherort anzugeben.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.size'] = 15

def r2(y1, y2):
    r2 = str(np.round(np.corrcoef(y1, y2)[0,1],3))
    return r2

xa_train = [1,3,5,7]
xa_test  = [2,4,6,9]
ya_train = xa_train + np.random.randn(4)
ya_test  = xa_test  + np.random.randn(4)

xb_train = [1,3,5,7]
xb_test  = [2,4,6,9]
yb_train = xb_train + np.random.randn(4)
yb_test  = xb_test  + np.random.randn(4)

plt.figure()
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.4)

gs = gridspec.GridSpec(2, 2, width_ratios=[1,1], height_ratios=[4,1])

plt.subplot(gs[0])
plt.scatter(xa_train, ya_train, color='k', label='train')
plt.scatter(xa_test, ya_test, color='r', label='test')
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)
plt.xticks([0,2,4,6,8,10])
plt.yticks([0,2,4,6,8,10])
plt.plot([0,10],[0,10], color='gray', lw=0.5)
plt.grid()
plt.title('train')
plt.xlabel('measured')
plt.ylabel('predicted')

plt.subplot(gs[1])
plt.scatter(xb_train, yb_train, color='k',label='train')
plt.scatter(xb_test, yb_test, color='r', label='test')
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,10)
plt.xticks([0,2,4,6,8,10])
plt.yticks([0,2,4,6,8,10])
plt.plot([0,0],[10,10])
plt.plot([0,10],[0,10], color='gray', lw=0.5)
plt.grid()
plt.title('test')
plt.xlabel('measured')
plt.tick_params(left=False,labelleft=False)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0)

plt.subplot(gs[2])
plt.tick_params(left=False, labelleft=False,bottom=False, labelbottom=False)
for i in ['top','bottom','left','right'] : plt.gca().spines[i].set_visible(False)
plt.scatter(0,0,label='$R^2_{train}=$'+r2(xa_train,ya_train)+'\n$R^2_{test}=$'+r2(xa_test,ya_test),alpha=0)
plt.legend(frameon=False, loc='upper left')

plt.subplot(gs[3])
plt.tick_params(left=False, labelleft=False,bottom=False, labelbottom=False)
for i in ['top','bottom','left','right'] : plt.gca().spines[i].set_visible(False)
plt.scatter(0,0,label='$R^2_{train}=$'+r2(xb_train,yb_train)+'\n$R^2_{test}=$'+r2(xb_test,yb_test),alpha=0)
plt.legend(frameon=False, loc='upper left')

plt.show()