colorbar() # 添加标题和标签 plt.title("热力图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 8. 面积图(Area Plot) 用于显示随时间或其他变量的变化趋势,通过填充颜色来表示不同区域的数值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt...
通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标...
plt.plot(x,y,linestyle=':',color='b') plt.annotate(s='标记点',xy=(3,np.sin(3)),xytext=(4,-0.5),weight='bold',color='b',\arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',color='k')) plt.show() 05 使用子图 如果需要将多张子图展示在一起,可以使用 subplot() 实现。即在调用 plot()函数之前...
plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line') #简单的设置legend(设置位置) #位置在右上角 plt.legend(loc = 'upper right') l1, = plt.plot(x, y1, label='linear line') l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label...
<数据可视化>Matplotlib(2D+3D) 1.Matplotlib介绍(2D)Matplotlib 是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。pylab模块里面集成了matplotlib和numpy,也可以导入pylab模块。 模块导入:...
plt.stackplot:堆叠图 plt.pie:饼图 pie里面的startangle:起始角度 pie里面的shadow:是否开阴影 pie里面的explode:是否弹出来 更改x轴标签的颜色:ax1.xaxis.label.set_color('c') 更改y轴标签的颜色:ax1.yaxis.label.set_color('r') 设置具体数字:ax1.set_yticks([0,25,50,75]) ...
plot(x, y,'r--') subplot(1,2,2) plot(y, x,'g*-'); 此类API 的好处是可以节省你的代码量,但是我们并不鼓励使用它处理复杂的图表。处理复杂图表时, matplotlib 面向对象 API 是一个更好的选择。 matplotlib 面向对象 API 首先让我们加载它: ...
为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数。 ... plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine") legend(loc='upper left') ... 给一些特殊点做注释[源码文件] 我们...
一个axes(坐标系/绘图区)可以包含多个axis(坐标轴),包含两个即为2d坐标系,3个即为3d坐标系 辅助显示层 辅助显示层为Axes(绘图区)内的除了根据数据绘制出的图像以外的内容,主要包括Axes外观(facecolor)边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网...
一、基本绘图2D 1.1 线 利用plot()函数画出一系列点,并用线连接起来: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 6))ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.flatten()x = np.linspace(0, np.pi)y_sin = np.sin(x...