x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='sin(x)')plt.title('How to add grid lines - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.grid(True)plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,我们首先创建了一...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='sin(x)')plt.title('How to add a grid on a figure in Matplotlib - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X axis')plt.ylabel('Y axis')plt....
如果再把后面两个subplot也创建出来,最终得到的图像如图9-2所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [18]: ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) In [19]: ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) 图9-2 带有三个subplot的Figure 提示:使用Jupyter notebook有一点不同,即每个小窗重新...
subplot add_gridspec add_axes make_axes_locatable star四、文本text设置 文本位置 文本属性:字体|字号|磅值 star五、注释设置 注释箭头形状设置 注释箭头弯曲度设置 star五、坐标轴刻度Tick设置 刻度间距设置 刻度标签格式化输出star六、图例(legend)设置
ax1 = pic.add_subplot(2,1,1) # 划分为2 x 1的图形阵,选择第一张图片 1. 2. 添加画布内容 绘图的主体部分。添加标题、坐标轴名称等操作与绘制图形时并列的,没有先后顺序,可以先绘制图形,也可以先添加各类标签,但是添加图例一定要在绘制图形之后。
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) 如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib 就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。因此,如果我们执行下列命令,你就会得到如图9-3所示的结果: ...
plt.style.use('seaborn-whitegrid') importnumpyasnp 对于所有的 Matplotlib 图表来说,我们都需要从创建图形和维度开始。图形和维度可以使用下面代码进行最简形式的创建: fig = plt.figure() ax = plt.axes() 在Matplotlib 中,图形(类plt.Figure的一...
ax2 = fig.add_subplot(spec[1,1]) ax2.hist(data[1,:], orientation='horizontal',color = "blue",rwidth = 0.8) # 第二个参数设置为在y上面 ax2.axis("off") ax3 = fig.add_subplot(spec[1,0]) ax3.scatter(data[0,:],data[1,:],color = "blue") ax3.grid(True) ax3.set_ylabel("...
为了支持gca()等函数,Figure对象内部保存有当前轴的信息,因此不建议直接对axes属性 进行列表操作,而应该使用add_subplot()、add_axes()、delaxes()等方法进行子图的添加和删除操 作。但是使用for循环对axes属性中的每个元素进行操作是没有问题的 for ax in fig.axes: ax.grid(True) Figure对象可以拥有自己的文...
add_subplot(grid[:-1, 1:]) y_hist = fig.add_subplot(grid[:-1, 0], xticklabels=[], sharey=main_ax) x_hist = fig.add_subplot(grid[-1, 1:], yticklabels=[], sharex=main_ax) # scatter points on the main axes main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # ...