x=np.logspace(0,4,100)y1=x**1.5y2=x**2.5fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y1,label='y = x^1.5')ax.plot(x,y2,label='y = x^2.5')ax.set_xscale('log')ax.set_yscale('log')ax.set_title('Multiple Power Laws on Log-log Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xla...
创建一个fig(画布),相当于拿到了一张白纸,以后的创作将在这张白纸上进行 将这个图纸进行划分,形成多个子图(axes)。注:axes是axis的复数,但在matplotlib里面却有着截然不同的用法,axis是轴(属于内容部分),而axes作为子图进行使用 在每个子图上进行内容的继续创作 最后,将这个内容展示出来 而对应的代码部分则是(这里...
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1.00))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.25))ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.tick_params(which='major',width=1.00,length=5)ax.tick_params(which='minor',width=0.75,length=2.5,labelsize=10)ax.set_xlim(0,5)ax.set_...
dates.DateFormatter('%Y-%m') ax2.xaxis.set_major_formatter(date_format) fig2.autofmt_xdate()#防止重叠 plt.show() 图中添加新坐标轴 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = np.arange(1,11,0.1) y1 = x*x y2 = np.log(x) fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_...
xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ... 添加图例[源码文件] 我们在图的左上角添加一个图例。为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数...
Axes类及其成员函数是使用OOP接口的主要入口,里面定义了大多数的绘图方法,比如ax.plot() Axis Axis对象设置比例尺和数值范围,生成标记(ticks,轴上的记号)和标记名(ticklabels,标记记号的字符串),记号的位置由Locator对象确定,标记名字符串由Formatter格式化。正确地组合使用Locator和Formatter可以精准控制刻度位置和标签。
fig, ax = plt.subplots() ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_func)) 使用日期时间缩放:如果X轴的数据是日期时间序列,我们可以使用日期时间缩放来减少标签的数量。Matplotlib的DateFormatter函数可以根据日期时间间隔自动格式化X轴的标签。以下是一个示例代码,将X轴的标签格式设置为仅显示日期时...
图形的轴线可以通过坐标轴属性ax.spines设置,最常见的设置方法是选择隐藏,通过属性['top', 'bottom', 'left', 'right']分别设置上下左右的轴线。 复制 ax.spines.right.set_visible(False)ax.spines.bottom.set_visible(False) 1. 2. 还有另一种经常使用的情况,根据绘图需要,调整 spines 轴线在图中位置。如...
2D 绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是 3D 绘图区域,则包含三个。 通过调用 add_axes() 方法能够将 axes 对象添加到画布中,该方法用来生成一个 axes 轴域对象,对象的位置由参数rect决定。 rect 是位置参数,接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表,形如 [left, bottom, width, height] ,它表示添加...
ax=plt.subplot() # 创建只有一个子图的画布,返回一个Axes的子类 fig, ax = plt.subplots() # 单个子图的画布,返回当前画布和子图 fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 多个子图的画布 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1.3 Axes 和 Axis Axes可以理解为画布上的一个小小的数据空间,即小子图的空间,可以是2D或...