1、同时去掉x,y轴 2、仅去掉y轴 3、仅去掉x轴 1、同时去掉x,y轴 plt.axis('off') 1. 2、仅去掉y轴 frame = plt.gca() # y 轴不可见 frame.axes.get_yaxis().set_visible(False) #or plt.yticks([]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3、仅去掉x轴...
x = np.linspace(0,2*np.pi,50) #,定义自变量的取值,并返回把范围分成50份 y = np.sin(x) plt.plot(x,y) sin(x) cos(x) 绘制多条曲线的图 x = np.linspace(0,2*np.pi,50) #定义自变量的取值,并返回把范围分成50份 y = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x,y) #自变量相同 pl...
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3], [r'$really\ bad$', r'$bad\ \alpha$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$']) # 移动坐标轴 # gca = 'get current axis' ax = plt.gca() # 修改坐标轴的四个脊梁 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].se...
(axis="y", c='#d2c9eb', linestyle = '--',zorder=0) # 画第一个柱子,是批量画的,X轴的每个标签都开始画第一个柱子 plt.bar(xticks, f1_1, width=0.9 * width, label="Attention weights", color="#7e728c", edgecolor='black', linewidth=2, zorder=10) # xticks + width,表示的是X轴...
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(format_func)) ax.grid(True) plt.show() 基本上是那么个意思,主刻度是π/2的倍数,次刻度是π/4的刻度,但是用的是小数显示,如果想更直观的直接在图上显示π,怎么做?肯定还是要在格式生成器类上做文章,因为没有内置的合适生成器满足我们的要求,这里我们要用...
ax1.tick_params(axis='y', # 只设置y轴刻度 direction='in', # 刻度线朝内 length=6, width=3, # 长度和宽度 colors='red', # 颜色 labelsize=15, # 标签字体大小 top=True, right=True, labeltop=True, labelright=True )"""ax1.set_xlabel('X data', color="r")#设置x轴标题ax1.set_...
linspace(-3, 3, 50) y = 2*x + 1 plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),) plt.plot(x, y,) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['...
MessengerRobot / matplotplusplus Public forked from alandefreitas/matplotplusplus Notifications You must be signed in to change notification settings Fork 0 Star 0 Matplot++: A C++ Graphics Library for Data Visualization 📊🗾 License...
鉴于pylab 的特殊性,matplotlib 绘图主要采用前2种方式。而在二者之间: 如果是简单的单图表绘制,或者是交互实验环境,则plt接口足以满足需要,且操作简单易用 如果是多图表绘制,需要相对复杂的图例配置和其他自定义设置,那么毫无疑问面向对象接口绘图是当之无愧的不二选择 需要指出,Axes 从形式上是坐标轴 axis 一词...
plt.ylabel('Y-axis Label'); image-20240820222234455 请记住——每个图表都包括两个轴:X轴和Y轴。在上面的示例中: X轴表示 “number_one” Y轴表示 “number_two” # 1. import库 importmatplotlib.pyplotasplt # 2. 设置可视化数据 first_number = [1,2,3,4,5...