在这个示例中,plt.axis([0, 8, 0, 50])一次性设置了X轴和Y轴的范围。参数列表中的四个值分别代表:[xmin, xmax, ymin, ymax]。这种方法非常简洁,适合快速调整图表的显示范围。 4. 自动调整轴范围 有时,我们可能想要根据数据自动调整轴的范围,同时添加一些额外的空间。 示例5:自动调整轴范围并添加边距 im...
语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax], 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt.axis([0, 6, 0, 20]) plt.show() #3 给图片提阿甲注释和标题等 #第1步:定义x和y坐标轴上的点 x坐标轴上点的数值 x=[1, 2, 3, 4] #y坐标轴上点的数值 y=[1, 4, ...
y,label='how2matplotlib.com')# 获取x轴的最小正值位置min_pos=ax.xaxis.get_minpos()print(f"X轴的最小正值位置:{min_pos}")# 设置x轴的范围ax.set_xlim(min_pos,100)plt.title('对数刻度中使用get_minpos()函数')plt.legend(
plt.axis(“image”)可以使画面紧凑;plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])可以重新改变坐标轴范围;plt.axis("off")可以将坐标轴完全隐藏而只显示plot的图形。 用axis绘制坐标轴 可以通过调用axis()而不是axes()绘制坐标轴。 import matplotlib.pyplot as plt plt.axis([3,7,-0.5,3]) plt.plot(4+np.arange...
坐标轴范围还可用axis设定 plt.axis(xmin, xmax, ymin, ymax) plot——曲线 plt.plot(x,y,ls="-.",lw=2,c="c",label="plot figure") ls——线型 lw——线宽 c——颜色 label——该曲线的标签(显示在legend中),若在legend中指定了labels,该label会被覆盖。
你可以使用plt.axis()或ax.axis()来设置坐标轴的范围。 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) # 设置整个图表的坐标轴范围 或者,你可以使用plt.autoscale()或ax.autoscale()来自动调整坐标轴的范围以适应数据。3. 边框设置你可以使用plt.frame()或ax.frame来设置图表的边框样式。例如,你可以设置边框颜色...
axis方法设置显示范围 除了传递[xmin, xmax, ymin, ymax],该方法还可以传递一个字符串,例如plt.axis("equal"),该参数表示绘图的横纵轴具有相同的比例和范围。其绘图效果如下: 传递equal参数 plt.axis()方法针对的是所有坐标轴,如果想要单独设置某一个坐标轴的显示范围,需要使用plt.xlim()或者plt.ylim()方法。
plt.axis([2.1, 3.9, 0.5, 1.9]) #axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) plt.axes([0.55, .1, .3, .3], frameon=True, facecolor="y", aspect="equal") plt.plot(4+np.arange(3), [0, 1, 0], color="blue", linewidth=2, linestyle=":") ...
plt.axhline(y,xmin,xmax) 绘制Y轴平行线 plt.axvline(x,ymin,ymax) ② 参数说明 3)演示说明 ① 绘制X轴平行线 代码语言:javascript 复制 plt.subplot(121)plt.axhline(0.5,0,1,c="r",lw=3)plt.subplot(122)plt.axhline(0.5,0.2,0.8,c="g",lw=3) ...
cNorm = colors.Normalize(minvalue, maxvalue) # 定义colorbar的范围 scalarMap = cm.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=cmap) # colorbar的参数导入 plt.colorbar(scalarMap, shrink=1, pad=0.1) # shrink按比例缩小色图,pad为色图与绘图的距离 # ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) # ...