plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])plt.title('How to change plot size in Matplotlib - how2matplotlib.com')plt.show() Python Copy Output: 在这个例子中,我们创建了一个宽10英寸、高6英寸的Figure。figsize参数接受一个元组,其中第一个值是宽度,第二个值是高度。 3....
plt.plot(x, y, linewidth=2) plt.show() 上面的代码中,通过设置linewidth参数为2,将线条的宽度设置为2个像素。可以根据需要调整这个参数的值,使得线条的宽度更加合适。 2.柱状图宽度 在绘制柱状图时,可以通过设置width参数来控制柱子的宽度。例如: python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, ...
最简单的方法是使用多个plot函数调用,每次绘制一段具有特定样式的线条。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x[:50],y[:50],'b-',label='Solid - how2matplotlib.com')plt.plot(x[49:],y[49:],'r--',label='...
Help on function plot in module matplotlib.pyplot: plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) Plot y versus x as lines and/or markers. Call signatures:: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwarg...
变化(Change) 35 时间序列图 (Time Series Plot)36 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated)37 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot)38 交叉相关图 (Cross Correlation plot)39 时间序列分解图 (Time Series Decomposition Plot)...
change=close-open yesterday=change[:-1] today=change[1:] ax3.scatter(today,yesterday) # example4 ax4.scatter(today,yesterday,s=50,c='r',marker='<',alpha=0.5) # s:尺寸大小 # c: 颜色类型 # marker: 标记形状 plt.show() 条形图 (bar) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
s create a figure object# change the size of the figure is ‘figsize = (a,b)’ a is width and ‘b’ is height in inches# create a figure object and name it as figfig = plt.figure(figsize=(4,3))# create a sample dataX = np.array()Y = X**2# plot the figureplt.plot(X,...
可以使用plt.figure(figsize=(width, height))来设置一个更小的图像尺寸,或者使用plt.subplots_adjust()函数来调整图像的布局。 更改保存格式:如果以上步骤无法解决问题,可以尝试更改保存格式。matplotlib支持多种图像格式,如PNG、JPEG、SVG等。可以使用plt.savefig()函数保存图像,并指定保存格式,例如plt.savefig('image...
bins = np.arange(data_range[0], data_range[1] + binwidth, binwidth) else: bins = n_bins # Create the plot _, ax = plt.subplots() ax.hist(data1, bins = bins, color = data1_color, alpha = 1, label = data1_name)
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...