1. Matplotlib axvline函数简介 axvline函数是Matplotlib库中的一个重要函数,用于在图表中绘制垂直线。它的基本语法如下: importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,6))plt.axvline(x=0.5,color='r',linestyle='--',label='Vertical Line')plt.title('How to use axvline in Matplotlib - how...
plt.figure(figsize=(12,6))x_positions=np.linspace(0,1,10)colors=plt.cm.rainbow(np.linspace(0,1,10))forx,colorinzip(x_positions,colors):plt.axvline(x=x,color=color,linestyle='-',linewidth=1)plt.title('Multiple Vertical Lines using Loop - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')p...
现在,我们可以创建一个Axes对象,并使用axvline和axhline函数来绘制线条。 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) # 绘制垂直线 ax.axvline(x=5, color='r', linestyle='--', label='vertical line') # 绘制水平线 ax.axhline(y=0, color='b', linestyle='-', label='horizontal line') ...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个图表和一个子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制曲线 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] ax.plot(x, y) # 绘制垂直线 vertical_line_x = 3 ax.axvline(x=vertical_line_x, color='r', linestyle='--') # 显示图表 plt....
Matplotlib Axvline 常见问题及解决方法 动画卡顿: 原因:可能是由于帧率设置过高或数据处理复杂度过高。 解决方法:降低帧率或优化数据处理逻辑。 垂直线不显示: 原因:可能是由于更新函数中未正确调用ax.axvline。 解决方法:确保在更新函数中每次都调用ax.axvline并传入正确的 x 值。
plt.axhline(y=0.0, c="r", ls="--", lw=2) #添加垂直区域 plt.axvspan(xmin=1.0, xmax=2.0, facecolor="y", alpha=.3) #设置注释信息 #最高点注释 plt.annotate("maximum", xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1.8), weight="bold", color="r", ...
leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line D'], loc='lower right', frameon=False)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 I...
ax = gca() … try: ret = ax.plot(*args, **kwargs) … finally: ax.hold(washold) 2.3) 配置属性 matplotlib所绘制图表的每个组成部分都和一个对象对应,可以通过调用这些对象的属性设 置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()来设置它们的属性值。 Plot()返回一个 元素类型为Line2D的列表,...
ax.stem([locs,]heads,linefmt=None,linefmt=None,markerfmt=None,basefmt=None,bottom=0,label=None,use_line_collection=True,orientation='vertical',data=None) locs,对于垂直针状图, x 位置,对于水平针状图, y 位置。 heads,对于垂直针状图, y 的值,对于水平针状图, x 的值。
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.rc('figure',figsize=(9,7)) # 统一修改figure画布大小 import datetime import matplotlib.dates as mdates ...