fig, axes = plt.subplots() axes.set_xlabel('x label') # 横轴名称 axes.set_ylabel('y label') # 纵轴名称 axes.set_title('title') # 图形名称 axes.plot(x, x**2) axes.plot(x, x**3) axes.legend(["y = x**2", "y = x**3"], loc=0) # 图例 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
# 创建figure,axes,并用axes画图 figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(1,1,1) axes.plot(x,y,'o-r') # 显式在图标上方的名字 # 扩展参数:Text属性参数 axes.set_title(label='this is the title', fontdict=None, #也可以用这个设置字体参数 loc='left', #default: 'center' pad=...
ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)# 使用set_label_text()设置x轴和y轴的标签,并指定位置ax.xaxis.set_label_text("X-axis (how2matplotlib.com)",loc='right')ax.yaxis.set_label_text("Y-axis (how2matplotlib.com)",loc='top')plt.show()...
# axs = list of axes #axs= [[ax1, ax2], # [ax3, ax4]] axes和labels axis指的是子图,通常称为ax的轴对象中的x轴和y轴的一个组合。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(“...
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) 三、面向对象接口:高级篇 set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。
x/y轴标题:Axes.set_xlable/Axes.set_ylable() 参数: xlabel/ylabel: 轴标题的名字 labelpad: 设置轴标题距离轴的距离,默认值为4.0 loc: 设置轴标题的位置, 值为:left , center, right 因为xlable和ylabel实际上也是一个文本,所以一些文本(text)的属性也可以用于xlabel和ylabel ,例如:bbox属性 ...
matplotlib中axes和figure的作用 Axes类 用法: classmatplotlib.axes.Axes(fig, rect, facecolor=None, frameon=True, sharex=None, sharey=None, label='', xscale=None, yscale=None, box_aspect=None, **kwargs)[source] Axes包含大多数图形元素:’轴‘,’刻度‘,”文本“,’多边形‘,并设置坐标系统。
matplotlib.axes.Axes.set_title ax.set_title 是给 ax 这个子图设置标题,当子图存在多个的时候,可以通过 ax 设置不同的标题。如果需要设置一个总的标题,可以通过 fig.suptitle('Total title') 方法设置。 Axes.set_title(label, fontdict=None, loc='center', pad=None, ...
另一种调整标签位置的方法是使用labelpad参数。这个参数控制标签与轴之间的距离。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.set_xlabel('X轴 - how2matplotlib.com',labelpad=15)ax.set_ylabel('Y轴 - how2matplotlib.com',labelpad=20)plt.title('使用labelpad调整标签位置 - how2matplotlib.co...
ax.plot(X, C, label="$cos(x)$", clip_on=False) ax.plot(X, S, label="$sin(x)$", clip_on=False) # 隐藏上右边的轴线 ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) # 移动下左边的轴线 ax.spines["left"].set_position(("data", -3.25)) ...