最直接的方法是在创建 Figure 对象时使用 figsize 参数。 importmatplotlib.pyplotasplt# 使用 figsize 参数创建指定尺寸的图形fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])ax.set_title("How2matplotlib.com - Custom Figure Size")plt.show() Python Copy Output: 这个例子创建...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3Dimportnumpyasnp plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']# 创建画布fig=plt.figure()# 创建3D坐标系axes3d=Axes3D(fig)zs=range(5)...
size=60) fig=plt.figure(figsize=(8,6)) axes =plt.axes(projection="3d") axes.scatter3D(x,...
首先,我们需要导入matplotlib.pyplot、numpy库,并从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D模块。 然后,创建一个figure对象,指定图形的大小为(20,10)。我们可以通过fig.add_subplot()方法在这个图形中创建一个子图来绘制图形。 在子图1中: 生成三维曲线的数据,使用np.linspace()生成theta的数值范围,然后计算相应的x、y和...
z = np.random.randint(0,30,size=100) # 此处fig是二维 fig = plt.figure() # 将二维转化为三维 axes3d = Axes3D(fig) # axes3d.scatter3D(x,y,z) # 效果相同 axes3d.scatter(x,y,z) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
额外导入Axes3D显示3D坐标 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 导入Axes3D(3D坐标显示) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 在窗口上添加3D坐标轴 1. 2. 3. 4. 5. 6.
1.2 Figure.set_size_inches() set_size_inches() 方法是 Figure 类中用于设置图形尺寸的方法。该方法用于指定图形的宽度和高度,以英寸为单位。 函数签名: Figure.set_size_inches(w, h, forward=True) 参数: w: 宽度(单位:英寸)。 h: 高度(单位:英寸)。
mpl.rcParams['font.size'] = 15 方法二: 在有中文输出的地方,增加一个属性:fontproperties 代码语言:txt AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100) ...
与上面的图对比,横纵左边范围并没有变化,但是整个图明显变扁了,这是因为我们设定figure size为(8,4),也就是说窗口横距离是纵距离的两倍。 线的配置 Matplotlib 的默认配置都允许用户自定义。你可以调整大多数的默认配置:图片大小和分辨率(dpi)、线宽、颜色、风格、坐标轴、坐标轴以及网格的属性、文字与字体属性等...
简化在四个子图中创建的Matplotlib散射3D 有没有办法简化下面的Python代码?这四个子画面之间的唯一区别是使用view_init()函数的视角。 def plot_example(mydata_dataframe): fig = plt.figure(figsize=[15,15]) #Create subplots ax1 = fig.add_subplot(2,2,1, projection='3d')...