ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)') ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x...
ax1.plot(x, y1) ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)') ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both ...
wear_axisline=ax_wear.get_grid_helper().new_fixed_axis ax_load.axis['right2'] = load_axisline(loc='right', axes=ax_load, offset=(40,0)) ax_cp.axis['right3'] = cp_axisline(loc='right', axes=ax_cp, offset=(80,0)) ax_wear.axis['right4'] = wear_axisline(loc='right', ...
plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 显示图表 plt.show() 在上面的代码中,我们首先导入了matplotlib.pyplot和numpy库。然后,我们创建了一组x和y数据,其中x是0到10之间的等间距数字,y是每个x对应的正弦值。接下来,我们使用plt.plot()函数绘制了连线图,并通过plt.title(), plt.xlabel(),和 pl...
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') ...
plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) plt.show() 具体实现效果: 4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel 二维坐标图形中,需要在横轴和竖轴注明名称以及...
ax.spines['left'].set_linewidth(2) ax.spines['right'].set_linewidth(2) #显示主、副刻度 ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator) #ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #ax.yaxis.set_minor_locator(y_minor_locator) ...
2.2.2 线条样式 Changing the line style 虚线:plot(x,y, '--') 2.2.3 marker样式 Changing the marker style 蓝色星型markers:plot(x,y, ’b*’) 2.2.4 图和轴标题以及轴坐标限度 Plot and axis titles and limits import numpy as np 1. ...
2.坐标原点-左下角 坐标系原点在左下角,正常坐标系 def plot_normal(values): """ 1. 正常坐标系 """ plt.figure(figsize=(6.4, 3.2), dpi=100) # 画图 plt.plot(values) # 坐标轴范围 plt.axis((0, 100, 0, 100)) # 坐标轴区间: x 为 10 , y 为 20 ...
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3]) Figure的组成 一个完整的matplotlib图像通常会包括以下四个层级,这些层级也被称为容器 Figure:顶层级,用来容纳所有绘图元素 Axes:容纳了大量元素用来构造一幅幅子图,一个figure可以由一个或多个子图组成 Axis:axes的下属层级,用于处理所有和坐标轴,网格有关的元素 ...