Matplotlib中图的构成如图所示,(该图来源于官网),主要包括:图(figure)、坐标系(axes)、坐标轴(axis)、主刻度(Major tick)、分刻度(Minor tick)、主刻度标签(Major tick label)、分刻度标签( Minor tick label)、Y 轴标签(Y axis label)、X 轴标签(X axis label)、线(line)、点(marker)、图例(legend)、...
plt.figure(figsize=(8,6))plt.axvline(x=0.5,ymin=0.2,ymax=0.8,color='purple',label='Partial Line')plt.title('Partial Vertical Line - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()plt.ylim(0,1)plt.show() Python Copy Output: 在这个例子中,ymin和ymax参数...
= 'gray' # 条带颜色 # 绘制垂直条带 for start in stripes_x: ax.axvspan(start, start + stripes_width, color=stripes_color, alpha=0.3) # 设置图例和标签 ax.legend() ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') ax.set_title('Vertical Stripes Example') # 显示图形 plt.show()...
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')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
(np.arange(10),top10.Sales,height=0.5,tick_label=top10.Company) plt.title('Revenue')#加入平均销售额线 plt.axvline()表示添加垂直线axis vertical line revenue_avg=top10.Sales.mean() plt.axvline(x=revenue_avg,color='b',linestyle='--',linewidth=3)#添加第二个子图ax2=fig.add_subplot(...
#设置坐标范围axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) plt.axis([0, 6, -1, 1]) #设置横坐标长度 plt.xlim(0, 5) #设置纵坐标长度 plt.ylim(0,1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4.简单的示例 x = np.arange(1,len(df.size())+1) y = df.size() ...
简单类型的Artist对象是标准的绘图元件,例如 Line2D、Rectangle、Text、Axeslmage等。 而容器类型则可以包含多个Artist对象,使它们组织 成一个整体,例如Axis、Axes、Figure等。 直接创建Artist对象进行绘图的流程如下: (1) 创建Figure对象。 (2) 为Figure对象创建一个或多个Axes对象。 (3) 调用Axes对象的方法来创建...
[<matplotlib.lines.Line2Dat0x2f5e6462208>] 坐标轴界限 axis方法:设置x,y轴刻度值的范围 plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) plt.plot(x,y) plt.axis([-6,6,-2,2]) [-6, 6, -2, 2] plt.axis('off') 关闭坐标轴 plt.plot(x,y) ...
axisline_opt 坐标轴轴线配置项。 属性 说明 series_name 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。 data 系列数据项。 is_selected 是否选中图例。 symbol ECharts 提供的标记类型。 color 系列label 颜色。 label_opts 标签配置项。 linestyle_opts 线样式配置项。 areastyle_opts 区域填充样式配置项。
ax.axis('equal')# 指定第一个图例的线条和标签ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right', frameon=False)# 手动创建第二个图例,并将作者添加到图表中from matplotlib.legend import Legendleg = Legend(ax, l...