ax.set_xlim(-1,2) ax.set_ylim(-2,3) # 利用axes对象设置坐标轴的标签 ax.set_xlabel('x data') ax.set_ylabel('y data') # 设置坐标轴上的数字显示的位置,top:显示在顶部 bottom:显示在底部,默认是none ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
通过设置每个子图的set_ylabel()方法,我们为每个 Y 轴指定了刻度标签,以使读者能更容易理解图中的数据。 3. 使用set_yticks()方法 如果需要手动设置 Y 轴的刻度,可以使用set_yticks()方法。我们可以通过传入一个列表,来指定 Y 轴的刻度位置。例如: # 设置第一个子图的 Y 轴刻度axs[0].set_yticks([-1...
# 使用坐标轴对象设置刻度位置 ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_yticks([2, 3, 5, 7, 11]) 4. 使用坐标轴对象的set_xticklabels()和set_yticklabels()方法设置刻度标签(可选) 除了设置刻度位置外,你还可以使用set_xticklabels()和set_yticklabels()方法来设置刻度标签。这些方法也接...
draw_mybar(y[0],2, color_1, t_1, left=10)# 设置标签和标题ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(categories) ax.set_xlabel('time') ax.set_title('')# 只保留左边和下方的边框,去掉右边和上方的边框ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.set_...
ax.set_yticks(yticks)plt.show() 更高级的封装 matplotlib 提供了大量丰富的可视化绘图接口,但仍然存在短板:例如绘图操作略显繁琐、图表不够美观。为此,在 matplotlib 基础上产生了一些封装更为便捷的可视化库,实现更为简单易用的接口和美观的图表形式,包括: pandas.plot 一个最直接的对 matplotlib 绘图的封装,...
set_yticks(y_ticks) # 更新x轴和y轴的刻度标签文本 ax.set_xticklabels(x_labels) ax.set_yticklabels(y_labels) # 更新x轴和y轴的刻度线样式 ax.xaxis.set_tick_params(width=2, length=5, which='both') ax.yaxis.set_tick_params(width=2, length=5, which='both') # 更新x轴和y轴的...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.spines['left'].set_position(('data',0)) x0= 1y0= 2*x0+1plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b')#s=大小plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=1.0)#...
ax.set_zticks(ticks) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') 鞍点局部值 一维梯度下降 def gd(eta): # 学习率 x = 10 results = [x] for i in range(10): x -= eta * 2 * x# f(x) = x*x 的导数为2*x results.append(x) print('epoch 10, x:', x) ...
...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记,Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...) #设置x轴刻度标签 ax.set_xticklabels(['zero','two','four','six']) #设置y轴刻度 ax.set_yticks([-1,0,1]) plt.show(...
ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) 这个地方确实没看懂,囧,以后再说吧,感觉就是移动了坐标轴的位置。 plt.legend()添加图例 plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") ...