top = 1., right = 1)# 创建第一个轴,左上角的图用绿色的图sub1 = fig.add_subplot(2,2,1) # 两行两列,第一单元格# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格# 创建第三个轴,第三和第四个单元格的组合sub3 = fig.add_subplot(2,2,(...
plt.plot(x,x) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) # 直接传入legend plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱']) plt.show() 具体实现效果: 6. 调整颜色-color 传颜色参数,使用 plot() 中的 color 属性来设置,color 支...
3*x) plt.plot(x, 4*x) # 使用 legend() 方法 plt.legend(['生活', '颜值', '工作', '...
Matplotlib是Python中用于绘制图表和数据可视化的重要库。它提供了丰富的功能和灵活性,可用于生成各种类型的图表,从简单的折线图到复杂的三维图表。 1. 基本图表绘制 折线图 Matplotlib可以简单地绘制折线图,展示数据的趋势和变化。 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x,y...
ax=fig.add_subplot(2,1,1)# two rows,one column,first plot # step3# 然后用Axes实例的方法画了一条曲线 t=np.arange(0.0,1.0,0.01)s=np.sin(2*np.pi*t)line,=ax.plot(t,s,color='blue',lw=2) 自定义你的Artist对象 Artist属性
0.6, 0.2, 0.2ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax2.plot(x1, y1, 'b')ax2.set_title('little1')最后，通过plt.show()展示我们的图中图效果。现在，大图与小图并列呈现，形成了直观的图中图布局。方法二：更简洁的添加小图另一种创建图中图的方法是利用plt.axes...
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个新的Figure对象fig = plt.figure()# 设置图形的背景颜色为浅灰色fig.set_facecolor('red')# 添加一个子图ax = fig.add_subplot()# 绘制一个简单的曲线图ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])# 显示图形plt.show() ...
x = np.linspace(-2,6,50)# 创建一个numpy数组,x包含了从-2到6之间等间隔的50个值y1 = x +3# 曲线 y1y2 =3- x# 曲线 y2plt.figure()# 定义一个图像窗口plt.plot(x, y1)# 绘制曲线 y1plt.plot(x, y2)# 绘制曲线 y2plt.show() ...
比如下面的程序,我们在使用add_axes时,传递的参数中,前两个元素为axes的左下角在fig的图像坐标上的位置,后两个元素指axes在fig的图像坐标上x方向和y方向的长度。fig的图像坐标称为Figure坐标,储存在为fig.transFigure (类似的,每个axes,比如ax1,有属于自己的图像坐标。它以ax1绘图区域总长作为1,称为Axes坐标。
# plt.plot(x,y) # plt.show() '''设置中文显示''' #matplotlib只显示英文,无法显示中文,要使用中文的话需要修改matplotlib的默认字体 #此时修改matplotlib默认字体的话可以使用font_manager修改 # #以2个小时每分钟心脏跳动变化 # x = range(0,120) ...