示例4:使用axis()函数设置范围 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=x**2plt.plot(x,y,label='x^2')plt.axis([0,8,0,50])plt.title('Setting both axes limits with axis() - how2matplotlib.com')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,p...
x=np.linspace(0,20,100)y=x**2plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='x^2')# 设置x轴范围和刻度plt.xlim(0,20)plt.xticks(np.arange(0,21,4))# 设置y轴范围和刻度plt.ylim(0,400)plt.yticks(np.arange(0,401,100))plt.title('Adjusting axis limits and ticks - how2matplotli...
最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图,可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建,默认情况下,散点会自动改变透明度,以在平面上呈现出立体感三维的线图和散点图#绘制三角螺旋线from mpl_toolkitsimport mplot3d%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport python画三维散点图 ...
# importing mplot3d toolkits, numpy and matplotlibfrommpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt fig=plt.figure()# syntax for 3-D projectionax=plt.axes(projection='3d')# defining all 3 axisz=np.linspace(0,1,100)x=z*np.sin(25*z)y=z*np.cos(25*z)# plottingax...
matplotlib.use('TkAgg')# 重新导入pyplot以应用新后端importmatplotlib.pyplotasplt# 在新图形中显示保存的图像plt.figure()img=plt.imread('semilogy_plot.png')plt.imshow(img)plt.axis('off')# 隐藏坐标轴plt.show()
为了绘制线框图,我们将使用matplotlib 库中的plot_wireframe()函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from mpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt #functionforz axis deff(x,y):returnnp.sin(np.sqrt(x**2+y**2))# x and y axis ...
也可以不创建Figure对象而直接调用接下来的plot()进行绘图,这时matplotlib会自动创建一个Figure对象。 figsize参数指定Figure对象的宽度和高 度,单位为英寸。 此外还可以用dpi参数指定Figure对象的分辨率,即每英寸所表示的像素数, 这里使用默认值80。 因此本例中所创建的Figure对象的宽度为8*80 = 640个像素 plt.figure...
plot(x, y, 'r--') subplot(1,2,2) plot(y, x, 'g*-'); pylab这种MATLAB格式的API有一个优点,对于MATLAB熟悉的用户能够非常容易上手,而且对于绘制简单图像而言不需要花费很多精力去学习。 然而,对于并不是特别简单的图像,并不推荐使用MATLAB类似的API,学习使用matplotlib面向对象的绘图API是一种更好更强大...
ax.set_zlabel('Z axis') plt.show() 3D拼图 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data from matplotlib import cm import numpy as np # set up a figure twice as wide as it is tall fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5)) # ==...
plot(x, y,'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') show() 创建子图,选择绘图用的颜色与描点符号: subplot(1,2,1) 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 ...