下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportFuncFormatterx=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)defformat_func(value,tick_number):returnf'{value:.2f}'plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_func))plt.show() Python Copy ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportMultipleLocatorx=np.arange(1,6)y=np.random.randint(1,10,size=5)plt.plot(x,y)plt.gca().xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.5))plt.show() Python Copy Output: 9. 设置刻度的网格线 在Matplotlib中,我们可以通过grid方法来设置...
axes:轴域(坐标区域) Axis:坐标轴 4.3.1.3 Matplotlib中的两种画图思路 4.3.1.3.1 plt方法 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4))# 调用plt子库中的figure函数创建画布,这个画布只有一个画图区域plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])plt.show() 4.3.1.3.2 ax...
t=np.arange(0.0,100.0,1)s=np.sin(0.1*np.pi*t)*np.exp(-t*0.01)ax=plt.subplot(111)#注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置plt.plot(t,s,'--*')plt.grid(True,linestyle="--",color="gray",linewidth="0.5",axis='both')# 网格#plt.legend() # 图例xmajorLocator=MultipleLocator(10)# ...
plt.plot(x, s)#通过ndarry创建图表plt.grid(True, linestyle ="--",color ="gray", linewidth ="0.5",axis ='both')#显示网格#linestyle:线型#color:颜色#linewidth:宽度#axis:x,y,both,显示x/y/两者的格网plt.tick_params(bottom='on',top='off',left='on',right='off')#显示刻度的那根轴线,...
plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal'); 更多关于设置 axis 属性的内容请查阅plt.axis函数的文档字符串。 折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签:标题、坐标轴标签和简单的图例。
matplotlib.pyplot.grid(b=None,which='major',axis='both',**kwargs)kwargs 可输入以下参数 color='color',linestyle='linestyle',linewidth=number b: 可选,默认为 None,可以设置布尔值,true 为显示网格线,false 为不显示,如果设置 **kwargs 参数,则值为 true。
Axis:指坐标系中的垂直轴与水平轴,包含轴的长度大小(图中轴长为 7)、轴标签(指 x 轴,y轴)和刻度标签; Artist:在画布上看到的所有元素都属于 Artist 对象,比如文本对象(title、xlabel、ylabel)、Line2D 对象(用于绘制2D图像)等。 二、使用步骤 下面是使用Matplotlib绘制2D图的最简单示例: ...
xaxis_index 使用的 x 轴的 index,在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。 yaxis_index 使用的 y 轴的 index,在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。 color 系列label 颜色。 symbol 标记图形形状。 symbol_size 标记的大小。 label_opts 标签配置项。 effect_opts 涟漪特效配置项。 tooltip_opts ...
plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() ###2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cc= np.linspace(0,2,100) #创建等差数列(0,2)分成100份 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置字体为SimHei显示中文 plt.plot(cc,cc,label='...