该函数接受两个参数,表示x轴范围的开始和结束值。例如,我们要提取x轴范围为2到5的部分,可以使用以下代码: ```python plt.xlim(2, 5) ``` 在绘制图形之前,我们可以调用`plt.xlim()`函数来设置x轴范围。例如,我们要提取x轴范围为2到5的部分,并绘制折线图,可以使用以下代码: ```python # 定义x轴和y轴...
在Matplotlib中,可以使用plt.xlim()和plt.ylim()函数来设置x轴和y轴的范围。示例代码如下: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 15, 25, 30] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 设置x轴和y轴的范围 plt.xlim(0, 6) # 设置x轴范围为0到6 ...
在这个示例中,我们使用np.linspace()函数生成了0到10之间的100个等间距的点,然后计算了这些点的正弦值,并将结果绘制成了折线图。接着,我们使用plt.xlim()和plt.ylim()函数分别设置了X轴和Y轴的范围为0到10和-1到1。 2. 自动调整坐标轴范围 除了手动设置坐标轴范围外,Matplotlib还提供了自动调整坐标轴范围的...
一、用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsi...
上面的示例设置的第一个图的X轴范围,第二个图的Y轴范围。 2. 双坐标轴 如果要把Y轴不同范围的两个曲线放在一起比较趋势的话,就要用到双坐标轴。 比如: fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8]) x = np.array(range(0,8)) ...
最开始绘制的折线图中,图像的y轴坐标范围是数据的范围,坐标原点不是0,使用yticks函数可以设置想要的坐标范围。同理xticks可以用于设置x轴坐标的范围,如下: 添加代码: x_ticks = range(120)plt.xticks((x_ticks[::10])) 可得下图: 3. 图例位置的设置 未完待续。。。
需求:画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图,温度范围在15度~18度 效果: 1.1 准备数据并画出初始折线图 import matplotlib.pyplot as plt import random # 画出温度变化图 # 0.准备x, y坐标的数据 x = range(60) y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x] ...
16进制颜色码或者英文单词# alpha: 折线透明度; 范围 0~1# linestyle: 折线样式# - 实线(solid)# -- 短线(dashed)# -. 短点相间线(dashdot)# : 虚点线(dotted)# linewidth: 折线宽度plt.plot(x,y,color='pink',alpha=0.6,linestyle='--',linewidth=2)# 传入x轴和y轴数据,通过plot绘制折线图plt....