plt.plot(x,x,label = 'linear') plt.plot(x,x**2,label = 'quadratic') plt.plot(x,x**3,label = 'cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('simple plot') plt.legend() <matplotlib.legend.Legend at 0xffff8de1fe80> png Matplotlib的文档和示例同时使用面向对象...
headlength参数设置箭头尖端的长度, headwidth参数设置箭头尖端底部的宽度 、shrink参数设置箭头顶点、尾部与指示点注释文字的距离(比例值),可以理解为控制箭头的长度 五、3D图 导包 from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D 使用mershgrid函数切割x,y轴 X,Y = np.meshgrid(x, y) 创建3d坐标系 axes =...
plt.plot(x3, label='last plot')# 绘制图例plt.legend(bbox_to_anchor=(0,1.02,1,0.102),# 指定边界框起始位置为(0, 1.02),并设置宽度为1,高度为0.102ncol=3,# 设置列数为3,默认值为1mode="expand",# mode为None或者expand,当为expand时,图例框会扩展至整个坐标轴区域borderaxespad=0.)# 指定坐标...
通过x=np.linspace(-2,2,50)生成一个列表作为x,再设定一个y关于x的函数,用plt.plot(x,y),plt.show()即可。 x=np.linspace(-2,2,50) y1=2*x+1 plt.figure()#定义第一张figure,参数figsize=(a,b),figsize用来设置图形的大小,a为图形的宽, b为图形的高 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') pl...
x=np.linspace(0,2*np.pi,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y)plt.xticks([0,np.pi/2,np.pi,3*np.pi/2,2*np.pi],['0','π/2','π','3π/2','2π'],rotation=30)plt.title('Sine Wave with Custom X-axis Ticks - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Angle...
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 ...
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='red') # 设置y轴刻度属性 ax2 = ax1.twinx() # 创建新axes实例,共享x轴,并设置 ax2.set_ylabel('sin', color='blue') ax2.plot(x, data2, color='blue') ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='blue') ...
在Matplotlib中,您可以使用get_yticklabels()方法来提取y轴的刻度标签,并将它们作为一个列表获取。以下是一个简单的例子: import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的图表 plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) # 提取y轴的刻度标签 ...
## 详见:https://matplotlib.org/api/axis_api.html#matplotlib.axis.Tick #xtick.top: False #是否在顶部绘制刻度 #xtick.bottom: True #是否在底部绘制刻度 #xtick.labeltop: False #是否在顶部绘制标签 #xtick.labelbottom: True #是否在底部绘制标签 ...
ax.plot(dates, values, color=Commands.lineColor) ax.set_xlim(["00:00", "23:59"]) plt.fill_between(dates, values,) # region ChartDesign ax.set_title('Amount of Messages') ax.tick_params(axis='y', colors=Commands.chartColor)