linestyle='--',linewidth=2)plt.axvline(x=0.7,ymin=0.1,ymax=0.9,color='blue',linestyle='-',linewidth=2)plt.title('Customized Vertical Line Range - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.ylim(0,1)plt.show()...
在这种情况下,我们可以使用bbox_to_anchor和loc参数来精确定位图例,并通过调整这些参数来间接控制条目之间的间距。 以下是一个使用bbox_to_anchor和loc的示例: importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Line 1')plt.plot([1,2,3,4...
ax = fig.add_subplot(348) # 参数348的意思是:将画布分割成3行4列,图像画在从左到右从上到下的第8块 # 如果是第10块,要写成(3,4,10)这种形式 ax.plot(x,y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 用例1: AI检测代码解析 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt...
#然后调用Figure 对象的add_axes()在其中创建一个Axes对象,add_axes()的参数是一个形如[left,bottom,width, height]的列表,这些数值分别指定所创建的Axes对象在Figure对象中的位置和大小,各个值的 取值范围都在0到1之间: ax = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.7, 0.3]) #然后调用Axes对象的plot()来绘制曲线,...
→ ax.add_patch(plt.Rectangle((0, 0),1,1) … draw a vertical line? → ax.axvline(x=0.5) … draw outside frame? → ax.plot(…, clip_on=False) … use transparency? → ax.plot(…, alpha=0.25) … convert an RGB image into a gray image? → gray = 0.2989*R+0.5870*G+0.1140...
plot(x, np.sin(x - i * np.pi / 2), styles[i], color='black') ax.axis('equal') # Specify the lines and labels of the first legend ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right') # Create the second legend and add the artist manually from matplotlib....
plt.plot(x,np.sin(x))plt.xlim(-1,11)plt.ylim(-1.5,1.5); 如果某些情况下你希望将坐标轴反向,你可以通过上面的函数实现,将参数顺序颠倒即可: plt.plot(x,np.sin(x))plt.xlim(10,0)plt.ylim(1.2,-1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一...
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.plot(x, np.sin(x -0), color='blue')# 通过颜色名称指定 plt.plot(x, np.sin(x -1), color='g')# 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk) plt.plot(x, np.sin(x -2), color='0.75')# 介于0-1之间的灰阶值 plt.plot(x, np.sin(x -3), color='#FFDD44')# 16进制的RRGGBB值 ...