fig = plt.figure(figsize=(14.56, 18.74)) axes = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection=proj) axes.add_feature(cfeature.COASTLINE, zorder=2, linewidth=1.5) axes.add_feature(cfeature.LAND, zorder=1) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (117.11,122.46,36.27,42.3) img_extent = ...
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制地图背景 ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN) ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, edgecolor='black') ax.add_feature(cartopy.feature.COASTLINE) ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':') # 标记出一些国家 wor...
2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subpl...
s=100*features[3], c=iris.target, cmap='viridis') plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]); 我们可以从上图中看出,可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度:图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽...
alpha=0.5) ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m')) #legend位置 cobax = fig2...
importmatplotlib.pyplotaspltimportcartopy.crsasccrsimportcartopy.featureascfeature# 创建一个地图投影对象proj=ccrs.PlateCarree()# 创建一个地图图像对象ax=plt.axes(projection=proj)# 添加地图边界和海岸线ax.add_feature(cfeature.BORDERS,linestyle='-',alpha=0.5)ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,linestyle=...
如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动将第二个作者加到图表上:
plt.ylabel(iris.feature_names[1]); 我们可以从上图中看出,可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度:图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度,散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度,而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。如上图的多种颜色和多种属性的散点图对于我们分析和展示数据集时都非...
ax.add_artist(leg); 上例展示了用来组成任何 Matplotlib 图表的底层 artist 对象的简单说明。如果你去查看ax.legend()的源代码(你可以通过 IPython 的ax.legend帮助工具做到),你可以看到这个方法包含了用来构建合适Legend的 artist 对象的逻辑,构建的对象被保存在legend属性当中,当绘制时被添加到图表上进行展示。
如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动将第二个作者加到图表上: