ax.set_title('My first matplotlib plot') ax.set_xlabel('Stages') 1. 2. 用相同的流程来更改y轴,把上面代码里的x变为y。axes类有一个set方法,能让我们一次设置很多绘图特性。对于上面的例子,我们可以写成下面这样: props = { 'title': 'My first matplotlib plot', 'xlabel': 'Stage' } ax.set(...
# ax1.plot(y, x, 'b') # ax1.set_xlabel('x') # ax1.set_ylabel('y') # ax1.set_title('title inside 1') # # 加图中图2 #plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25]) # plt.plot(y[::-1], x, 'g') # plt.xlabel('x') # plt.ylabel('y') # plt.title('title inside 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') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 与上一节中讲到的设置效果相同,但是必须通过set_xxx的方法进行设置. 注意:我python2用的matplotlib 1.3.1版本,设置没有效果,改用python3才有效果,我python3用matplotlib ...
ax1.set_xlabel("step") ax1.set_ylabel("loss") ax1.set_title("Train Loss and lr") plt.legend(loc='best') ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(x, learning_rate, label='lr') ax2.set_ylabel("learning rate") ax2.set_xlim(0,len(train_loss)) # 设置横坐标整数间隔 plt.legend(loc='be...
)"""ax1.set_xlabel('X data', color="r")#设置x轴标题ax1.set_ylabel('total_count', color='orange')#设置Y1轴标题ax1.set_xlim(0,1) ax1.set_ylim(0,1)#plt.grid(axis="both", )plt.show() 绘图: --- 核心实现代码: ax1.tick_params(#axis='y', # 只...
axs[1].set_xlabel('Days') axs[1].set_ylabel('Price') axs[1].legend() # 调整布局以获得更好的间距 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show() image-20240820224107503 Matplotlib 是建立在 NumPy 数组之上的。因此,在本节中,我们将学习使用 NumPy 数组进行绘图...
ax1.set_xlabel('scale_units') ax1.set_ylabel('scale') ax1.set_xticks(list(x.keys())) ax1.set_xticklabels(xtikclabel) ax1.set_yticks(list(y.keys())) ax1.set_yticklabels(ytikclabel) ax1.set_title('u=2, v=2') ax2.set_axis_off() ...
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_xlim(0,26)# 显示图例# ax.legend()# 获取 X 轴的刻度坐标# 显示图形plt.show() ...
ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_title('title') fig.tight_layout() fig matplot.figure(Python module, in figure) matplotlib.axes.Axes.twinx(Python method, in matplot.axes.Axes.twinx) 使用同一个x轴,可以用来实现双坐标轴 例如: ...
ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')# On the y-axis let's only label the discrete values that we have data for.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 ...