2.选择好模板以后进入自己博客首页,右击屏幕单击检查(本人用的是谷歌浏览器)进入,进入后点击左上角箭头单击,这时在右边就会出现body样式,在这里我们可以修改样式,并在页面中看的效果,一旦刷新页面就会恢复原来效果,我只是添加了一句用于设置页面背景代码“background:url(//images.cnblogs.com/cnblogs_com/minong/129615...
backgroundcolor: 设置文本背景色 让我们看一个使用这些属性的例子: importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])title=ax.set_title("How to use different colors in Matplotlib titles - how2matplotlib.com",fontsize=16,color='blue',fontwei...
plt.plot(x, y) plt.text(0, 0.75, r'max', fontdict = { 'family': 'Times New Roman', # 标注文本字体 'fontsize': 20, # 文本大小 'fontweight': 'bold', # 字体粗细 'fontstyle': 'italic', # 字体风格 'color': 'red', # 文本颜色 'backgroundcolor': 'blue', # 背景颜色 'bbox...
plt.grid(True)#网格线开关plt.show()#显示savefig('../figures/plot3d_ex.png',dpi=48)#保存,前提目录存在
(x,y,z,c=c,marker=m,label=l,s=z*10)#这里marker的尺寸和z的大小成正比ax.set_xlabel("X axis")ax.set_ylabel("Y axis")ax.set_zlabel("Z axis")ax.set_title("Scatter plot",alpha=0.6,color="b",size=25,weight='bold',backgroundcolor="y")#子图的titleax.legend(loc="upper left")#...
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig, axes = plt.subplots(2)camera = Camera(fig)t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False)for i in t:axes[0].plot(t, np.sin(t + i), color='blue')axes[1].plot(t, np.sin(t - i),...
plt.plot() 函数可以通过相应的参数设置颜色与风格。要修改颜色,就可以使用 color 参数,它支持各种颜色值的字符串。颜色的不同表示方法如下: plt.plot(x,np.sin(x - 0),color='blue') # 标准颜色名称 plt.plot(x,np.sin(x - 1),color='g') # 缩写的颜色代码(rgbcmyk) plt.plot(x,np.sin(x -...
>>>importnumpyasnp>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>plt.style.use('dark_background')>>>plt.plot(np.sin(np.linspace(0,2*np.pi)),'r-o')>>>plt.show() 输出结果如下 不指定style的情况下,默认的输出结果如下 可以看到,简单的修改主题,就可以得到外观不一样的图片。那么主题到底设定了哪些元素的...
%matplotlib widgetfig, ax = plt.subplots()ax.plot(x, y1, color="blue", label="y(x)")ax.plot(x, y2, color="red", label="y'(x)")ax.plot(x, y3, color="green", label="y''(x)")ax.set_xlabel("x")ax.set_ylabel("y")ax.legend(loc='lower right') ...
(-6,6,30)y=np.linspace(-6,6,30)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=f(X,Y)plt.figure(figsize=(10,8))contour=plt.contourf(X,Y,Z,20,cmap='RdYlBu_r')plt.colorbar(contour)plt.title('How2matplotlib.com - Contour Plot with Custom Colormap')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt....