plt.figure(figsize=(5, 3))x = np.linspace(0, 2*np.pi)y = np.sin(x)plt.plot(x, y, c="r")# option# scaled: 自动缩放坐标轴和图片匹配plt.axis("scaled")plt.show()plt.figure(figsize=(5, 3))x = np.linspace(0, 2*np.pi)y = np.sin(x)plt.plot(x, y, c="r")# option...
ax.add_patch(a4) plt.axis('scaled') plt.axis('equal')#x轴与y轴有相同长度 plt.title('疫情传播风险区域')#标题 plt.text(-9.8, -7.5, "单位:千米")#注释,可以放在任何位置 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...
1]# 提取数值数据fig,ax=plt.subplots()ax.plot(dates,values)# 调整刻度间隔ax.xaxis.set_major_l...
ax.set_aspect('equal') #设置图形的宽高比,equal为1:1 plt.axis('scaled') #设置自动调节数轴范围 plt.show() c=creat_circle() show_shape(c) 运行结果如图 2,绘制动图 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation def creat_circle(): circle=plt.Circle((0,0),radius=0...
默认情况下,Matplotlib对图形的两个轴使用不同的比例,在系列教程自定义坐标轴中,我们已经看到可以使用 plt.axis('scaled') 来使坐标轴具有相同比例,这里我们介绍另外一种方法,通过 Axes 对象修改坐标轴比例。 importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltt=np.linspace(0,2*np.pi,1024)plt.axes().set_aspect(...
plt.axis('scaled') 图示: 它的工作原理。。。 无论显示哪种形状,原理都是一样的。在matplotlib API中,形状在内部被描述为一个名为patch的路径。在其中提供了几种形状的路径matplotlib.patches补丁模块。实际上,此模块包含用于所有图形的路径程序。与线的情况一样,创建路径不足以渲染它;您必须发出要渲染它的信号...
译者注:新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数,此处改为使用新的'scaled'参数调用 axis 函数。 代码语言:javascript 复制 import pandas as pd cities = pd.read_csv(r'D:\python\Github学习材料\Python数据科学手册\data\california_cities.csv') # 提取我们感兴趣的数据 ...
axis的选项如下：Empty返回当前坐标轴限制；off关闭坐标轴线和标签；equal使用等刻度；scaled通过尺寸变化平衡刻度；tight和image都是使所有数据可见，一个是缩小限值，一个是使用数据限值 标准颜色缩写：b蓝色，g绿色，r红色，c青色，m品红，y黄色，k黑色，w白色 标准样式字符：-实线样式；--短划线样式；-.点实线...
ax.axis('scaled')#设置饼图的样式,设置为equals显示的会是圆形 fig.savefig('matplot-basic-pie.jpg') plt.show() ax.pie() 方法参数: sizes:各元素的绝对数值大小,相对百分比会根据这些值计算; explode:各个部分向外弹出的值; autopct:百分比的显示精度; ...
译者注:新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数,此处改为使用新的'scaled'参数调用 axis 函数。 import pandas as pd cities = pd.read_csv(r'D:\python\Github学习材料\Python数据科学手册\data\california_cities.csv') # 提取我们感兴趣的数据 lat, lon = cities['latd'], cities['longd'] ...