ax1.set_ylabel('Y Axis 1') ax1.legend() # 创建一个新的轴(Axes对象),并将其分配给第二个子图 ax2 = ax1.twinx() # 在第二个子图上绘制第二条折线(数据系列2) ax2.plot(x2, y2, label='cos(x)') ax2.set_ylabel('Y Axis 2') ax2.legend() 最后,我们可以显示图表并保存为文件。您...
我们使用列表推导遍历所有轴,并使用ax.set_xlabel("whatever")为每个子图分配xlabel和ylabel。可以通过调用ax2 = ax.twinx()来创建另一个y轴;ax2.set_ylabel(“Second y-axis”);但这会使绘制图例等事情变得复杂,因为现在绘图配置在同一子图中被分成两个容器,所以我们一般都会将一个x轴和y轴放在一个子图中,也...
创建数据:x = np.arange(0, 10, 0.1) # x轴数据 y = np.sin(x) # y轴数据 创建表格和线形图:fig, ax = plt.subplots() # 创建表格和子图 ax.plot(x, y) # 绘制线形图 设置图表属性:ax.set_xlabel('X轴') # 设置x轴标签 ax.set_ylabel('Y轴') # 设置y轴标签 ax.set_title...
设置坐标轴标题:ax.set_xlabel('X轴标题')、ax.set_ylabel('Y轴标题'),直白明了,标题你最大。 调整坐标轴范围:ax.set_xlim([最小值, 最大值])、ax.set_ylim([最小值, 最大值]),界限由你定,自由伸缩。 设置坐标轴刻度:ax.set_xticks([刻度列表])、ax.set_yticks([刻度列表]),刻度自由排,灵活...
ax.set_ylim() 设置在 0- 8之间 ax.set_xlim(0,8) ax.set_ylim(0,8) 设置x 轴 y 轴 标题 ("内容",fontsize = ,color = ,alpha = , bbox =,) ax.set_xlabel() ax.set_ylabel() 参数示例 ax.set_xlabel("X轴",fontsize = 14,color ='b',alpha = 0.7,bbox=dict(boxstyle='round,...
plt.ylabel("y 轴",fontproperties=zhfont1,loc="top") plt.plot(x,y) plt.show() 输出结果如下: plt.title() matplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[3,6,7,9,2]# 实例化两个子图(1,2)表示1行2列fig,ax=plt.subplots(1,2)ax[0].plot(x,y,label='trend')ax[1].plot(x,y,color...
获取轴标题的文本,就用get_xlabel 或者 get_ylabel xlabel = ax.get_xlabel() print(xlabel) 2.轴刻度和标签 Axes.set_xsticks/Axes.set_yticks: 设置刻度的位置,同时也可以设置刻度标签. 刻度的位置和标签同时存在,只不过如果没有特定的设置标签,标签默认为数据值 ...
Set y-label using ‘ax.set_ylabel()’ # lets add axes using add_axes() method# create a sample datay =x1 =x2 =# create the figurefig = plt.figure()# add the axesax = fig.add_axes()l1 = ax.plot(x1,y,'ys-')l2 = ax.plot(x2,y,'go--')# add additional parametersax.leg...
ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') ax.set_title('3D contour') plt.show() 输出结果图如下: 04、3D线框图 线框图同样要采用二维网格形式的数据,与绘制等高线图类似。 线框图可以将数据投影到指定的三维表面上,并输出可视化程度较高的三维效果图。通过 plot_wireframe() 能够绘制 3D 线框图。代...
ax.set_zlabel('Z') ax.set_ylabel('Y') ax.set_xlabel('X') plt.show() ### import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0,10,20) y = np.sin(x) z = np.cos(x) #第一行的左图 plt.subplot(221) plt.plot...