linestyle='--',linewidth=2)plt.axvline(x=0.7,ymin=0.1,ymax=0.9,color='blue',linestyle='-',linewidth=2)plt.title('Customized Vertical Line Range - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.ylim(0,1)plt.show()...
10,100)y=np.sin(x)# 创建图表plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='sin(x)')# 添加垂直线plt.axvline(x=5,color='r',linestyle='--')plt.title('How to use axvline in Matplotlib - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X axis')plt.ylabel('Y axis')plt.legend()plt.grid(Tru...
前两次呢，已经和大家讨论了关于Python数据可视化的经典库matplotlib相关的东东，已经介绍了plot()、scatter()、xlim()、ylim()、xlabel()、ylabel()和grid()这几个函数哦，下面呢，咱们继续前两节的内容，继续和大家聊matplotlib库相关的函数哦！好啦，那咱们就开始聊聊吧！用matplotlib库的axhline()函数和axvline...
plot(values) (2)Seaborn customization使用seaborn 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # libraries import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns # create data values=np.cumsum(np.random.randn(1000,1)) # use the plot function plt.plot(values) (3)设置...
13. ylabel 14. xticks 15. yticks 16. legend 17. grid 18. xlim 19. ylim 20. text 21. annotate 22. savefig 23. show 24. figure 25. tight_layout 26. subplots_adjust 27. axhline 28. axvline 29. errorbar 30. boxplot #Python 入门#Matplotlib#数据可视化#python第三方库...
importmatplotlib.pyplotasplt# 温度数据temperatures=[20,22,23,25,28,30,29]# 绘制折线图plt.plot(range(1,8),temperatures,marker='o')# 设置 x 轴和 y 轴的标签plt.xlabel('Day')plt.ylabel('Temperature (°C)')# 设置图表的标题plt.title('Daily Temperature')# 显示图表plt.show() ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 先获取一个图表 plt.figure() # 设置图表的标题 plt.title("sale report") # 设置y轴的label标签 plt.ylabel("amount") # 设置x轴的label标签 plt.xlabel("month") # 模拟一些(X,Y)坐标数据(注:习惯上用大写表示矩阵) ...
import matplotlib.pyplot as plt # Data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # Create a line chart plt.plot(x, y) # Add labels and title plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.title("Basic Line Chart") ...
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...
plot() plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel('y-axis') #grid()——绘制刻度线的网格线 plt.grid(linestyle='-.',color='g') #axhline()——绘制平行于x轴的水平参考线 plt.axhline(y=0.4,c='r',ls='--',lw=2) plt.axvline(x=4,color='r',ls='--',lw=5)...