在Python中,使用Matplotlib库可以方便地绘制各种图表,包括坐标系。如果想要将坐标系画在右边,可以通过简单的设置实现。下面我将向你详细介绍如何实现这个功能。 首先,让我们来看一下整个过程的步骤: 接下来,让我们逐步来实现这些步骤: 步骤一:导入Matplotlib库 importmatplotlib.pyplotasplt 1. 步骤二:创建一个画布和一...
plt.scatter(x1,y1,c='b',label='散点图') plt.xlim(-1,11) plt.ylim(-1.1,1.1) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.grid(ls='-.',c='r') #绘制平行坐标轴直线 plt.axhline(y=0,c='g',ls='-',lw=3) plt.axvline(x=0,c='g',ls='-',lw=3) #绘制垂直于坐标轴的区...
y = np.arange(1, 3) plt.plot(y, c="red", alpha=0.1); # 设置透明度 plt.plot(y+1, c="red", alpha=0.5); plt.plot(y+2, c="red", alpha=0.9); 1. 2. 3. 4. 5. 背景色 设置背景色,通过plt.subplot()方法传入facecolor参数,来设置坐标轴的背景色 plt.subplot(facecolor='cyan'); ...
使用contour函数进行等高线绘制 参数依次为x,y,f(x,y),颜色选择黑色,线条宽度为0.5 c = plt.contour(x,y,f(x,y),8,colors = 'black',linewidth = 0.5) plt.clabel添加等高值 inline控制是否将label画在线里,字体大小为10 plt.clabel(c,inline = True,fontsize = 10) plt.show() #5.4 Image图片 ...
确定你想要绘制的数据点的坐标。这些坐标通常包括x值和y值。 python x = [1, 2, 3, 4, 5] # x坐标 y = [2, 3, 5, 7, 11] # y坐标 使用Matplotlib的scatter函数绘制点: 使用plt.scatter()函数来绘制数据点。这个函数允许你自定义点的样式,如颜色、大小、形状等。 python plt.scatter(x, y, ...
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP'] students = [23,17,35,29,12] #绘制柱状图 ax.bar(langs,students) plt.show() 输出结果如下: 图1:matplotlib bar()绘图 通过调整柱状图的宽度,可以实现在同一x 轴位置绘制多个柱状图。您可以将它们设置成不同的颜色,从而使它们更容易区分。下面示例...
1.使⽤matplotlib.use(“TkAgg”)命令临时更改后端参数：这只是临时更改，当前有效，退出再进环境还得设置，⽐较⿇烦。2.修改~/.matplotlib/matplotlibrc⽂件参数 命令为vim ~/.matplotlib/matplotlibrc，将backend后⾯的agg修改为TkAgg即可 以上这篇Mac 使⽤python3的matplot画图不显⽰的解决就是⼩编...
在font.sans-serif中加⼊ Mircosoft YaHei 之后，matplot 通过 C:\Users\[your_account]\.matplotlib\fontList.cache 中存储的映射关系找到字体⽂件所在的位置。fontList.cache ⽂件部分内容例如以下所看到的：S'Microsoft YaHei p147 sg16 I700 sg17 g13 sg18 g13 sg19 S'C:\\Windows\\Fonts\\...
colors = ['c', 'm', 'y', 'g'] plt.pie(rate, explode=explode, colors=colors) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 然后,要为每个扇形添加标签: import matplotlib.pyplot as plt rate = [1, 7, 3, 9] explode = [0, 0, 0.1, 0] ...
在数据可视化的过程中,设置图表的大小是一个非常重要的步骤。尤其是在你希望在不同的屏幕上展示图表时,合理的图表尺寸可以提升可读性。在这篇文章中,我将逐步指导你如何使用Python的Matplotlib库设置图表的窗口大小。同时,文章中会包含旅行图和甘特图来帮助你更好地理解流程。