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
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...
ax.set_xlabel("星期")#添加x轴坐标标签,后面看来没必要会删除它,这里只是为了演示一下。 ax.set_ylabel("销售量",fontsize=16)#添加y轴标签,设置字体大小为16,这里也可以设字体样式与颜色 ax.set_title("某某水果店一周水果销售量统计图",fontsize=18,backgroundcolor='#3c7f99'\ fontweight='bold',co...
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.plot([2], [1], 'o') # 带箭头注释 ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) plt.show() 二、x-y轴标签 本节用 set_xlabel 和 set_ylabel 方法指定 x 轴和 y 轴的标签。
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_xlabel('entry a') ax.set_ylabel('entry b') Text(0, 0.5, 'entry b') png 编码样式 显式和隐式接口 如上所述,有两种方法可以使用Matplotlib 1. 显式创建Figures和Axes,并调用它们的方法(面向对象的方法)。 2. 依靠pyplot隐式创建和管理Figures和Axes,并使用pyplot的函数进行绘图。
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...
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...