plt.figtext(0.77,0.01, "Method 2", ha="center", va="center",fontsize=7) plt.tight_layout() plt.show() 其生成绘图: Attempt 剧情主要是我想要的,但有两个关键的变化我似乎无法做出: 数据集的标签并不是居中的,它们只是以类型2为中心。x-axis记号也是如此。 方法标签不是居中的,我把它们大致放在...
plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width,color="b",align="center",label=" 班级B",alpha=0.5) # set x,y_axis label plt.xlabel("测试难度") plt.ylabel("试卷份数") # set xaxis ticks and ticklabels plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) plt.legend() plt.show() 直方图 和柱状图的区别:柱状...
def plot_by_woe(df_WoE, rotation_of_x_axis_labels=0): x = np.array(df_WoE.iloc[:, 0].apply(str)) y = df_WoE['WoE'] plt.figure(figsize= (18,6)) plt.plot(x, y, marker='o', linestyle = '--', color = 'k') plt.xlabel(df_WoE.columns[0]) plt.ylabel('WoE') plt.t...
ax2 = ax.twinx() subplot:创建子图。 plt.subplot(1,2,1) subplots_adjust:调整子图布局。 plt.subplots_adjust(wspace=0.5) 五、集大成者:示例大合集 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') ax.set_title('Your Chart Title'...
plt.xticks([1,2,3],[r'A',r'B',r'C']) 当然坐标轴是ax级别的元素,也可以通过ax进行设置,方法是ax.set_xticks、ax.set_xticks、ax.set_xticklabels和ax.set_yticklabels进行设置,区别在于一个生成数字刻度,一个生成文字刻度。和plt设置的不同在于,这个会根据图表省略一些刻度值,已满足图表的美观要求。
ax1.set_xlabel('X Axis 1') ax1.set_ylabel('Y Axis 1') ax1.legend() # 创建一个新的轴(Axes对象),并将其分配给第二个子图 ax2 = ax1.twinx() # 在第二个子图上绘制第二条折线(数据系列2) ax2.plot(x2, y2, label='cos(x)') ax2.set_ylabel('Y Axis 2') ax2.legend() 最后...
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(nrows=2,ncols=1,sharex=True,figsize=(12,8))fig.tight_layout(pad=2)ax1.plot(df["Date"],df["Price"])ax1.set_title("Price",fontsize=15)ax2.plot(df["Date"],df["SalesQty"])ax2.set_title("SalesQty",fontsize=15)ax1.tick_params(axis='both',which...
线条粗细分别是2和5. 标签文本的位置在左上角。 点的个数是30个,x坐标范围【0,10】。y坐标范围【-1.2,1.2】。 有xy坐标的标签文本,分别为x-axis,y-axis 有网格线,颜色与两条曲线不同,线型为: x = np.linspace(0,10,30) y = np.sin(x) z = np.cos(x) plt.xlim(0,10) plt.ylim(-1.2,1....
xlabel():设置x坐标轴名称 ylabel():设置y坐标轴名称 xticks():设置x轴刻度 yticks():设置y轴刻度 #创建数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) #创建figure窗口,figsize设置窗口的大小 plt.figure(num=3, figsize=(8, 5)) ...
混合坐标系:在一个 axis 上使用 data 坐标,在另一个上使用 axes 坐标系。 在混合 axes 和 data 坐标系的 blended 混合坐标系统中绘图非常有用,例如,创建一个水平跨距突出显示 y 数据的某些区域,但在x-axis轴上的跨距不受 x 数据的限制,移动和缩放等的影响。