plt.plot([1,2,3,4])plt.gcf().suptitle("This is a\nmultiline\nTitle")plt.show() Python Copy Output: 方法七:使用TextBox添加标题 importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.offsetboximportAnchoredTextfig,ax=plt.subplots()
ax=plt.subplots()ax.plot(data,label='Cumulative Sum')ax.axhline(y=threshold,color='r',linestyle='-.',label='Threshold')ax.axhline(y=-threshold,color='r',linestyle='-.')ax.legend()ax.set_title('Data with Thresholds - how2matplotlib.com')plt.show()...
29. errorbar 30. boxplot #Matplotlib#数据可视化#python第三方库
以上代码中,我们首先导入matplotlib.pyplot模块,并定义了一组温度数据。然后,调用plot函数绘制折线图,range(1, 8)表示x坐标分别为1到7,temperatures表示y坐标对应的温度数据。我们还可以通过设置marker参数来指定数据点的样式,这里使用圆点作为数据点的标记。 接下来,我们通过xlabel和ylabel函数来设置x轴和y轴的标签,ti...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Create some sample data x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) # Create the plot plt.plot(x, y) plt.title('Basic Sine Wave Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') ...
注:plt中有很多缩写,比如r代表red,y代表yellow,xlim即x-axis-limit(x轴的限制),另外g+,表示颜色是green,而后面的+号表示划线的样式。从源码中可以找到更多的缩写说明。 matplotlib/axes/_axes.py 在这个文件中,plot方法的注释里有相关描述: 1 The following format string characters are accepted to control ...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp ypoints = np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints, linestyle ='dotted') plt.show() Result: Try it Yourself » Example Use a dashed line: plt.plot(ypoints, linestyle ='dashed') Result: ...
fig=plt.subplots(figsize=(16,5))plt.plot(df.index,df['CAD'])plt.title('EUR-CAD rate',fontsize=20)plt.xlabel('Date',fontsize=15)plt.ylabel('Rate',fontsize=15)plt.xlim(df.index.min(),df.index.max()) Sortie : Nous voyons que, par défaut, matplotlib affiche quelques ticks aléatoi...
import matplotlib.pyplot as plt # Data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # Create an area chart plt.fill_between(x, y, color="skyblue", alpha=0.4) plt.plot(x, y, color="blue", label="Line") # Add labels, title, and legend ...
import matplotlib.pyplot as plt.这就好比我们要使用一个工具，得先把它从工具库里拿出来准备好。基本用法。plt.plot() 函数最基本的形式是传入 x 轴数据和 y 轴数据。例如：import matplotlib.pyplot as plt.x = [1, 2, 3, 4].y = [10, 20, 15, 30].plt.plot(x, y).plt.show().在这个例子...